[发明专利]词向量处理方法、装置以及电子设备有效
申请号: | 201710430490.2 | 申请日: | 2017-06-09 |
公开(公告)号: | CN107247704B | 公开(公告)日: | 2020-09-08 |
发明(设计)人: | 曹绍升;周俊 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06F40/284 | 分类号: | G06F40/284 |
代理公司: | 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 | 代理人: | 周莉娜 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 向量 处理 方法 装置 以及 电子设备 | ||
本申请实施例公开了词向量处理方法、装置以及电子设备。所述方法包括:对语料分词得到各词;确定所述各词对应的各n元仓颉码字符,所述n元仓颉码字符表征其对应的词的连续n个仓颉码字符;建立并初始化所述各词的词向量,以及所述各词对应的各n元仓颉码字符的仓颉码字符向量;根据所述词向量、所述仓颉码字符向量,以及分词后的所述语料,对所述词向量和所述仓颉码字符向量进行训练。利用本申请实施例,可以实现通过词对应的n元仓颉码字符更精细地表现该词的特征,尤其可以表现该词的字形形态特征,进而有利于提高中文词的词向量的准确度,实用效果较好。
技术领域
本申请涉及计算机软件技术领域,尤其涉及词向量处理方法、装置以及电子设备。
背景技术
如今的自然语言处理的解决方案,大都采用基于神经网络的架构,而在这种架构下一个重要的基础技术就是词向量。词向量是将词映射到一个固定维度的向量,该向量表征了该词的语义信息。
在现有技术中,常见的用于生成词向量的算法是专门针对英文设计的。比如,谷歌公司的单词向量算法、微软公司的深度神经网络算法等。
但是,现有技术的这些算法或者无法用于中文,或者虽能用于中文,但是,所生成中文词的词向量的实用效果较差。
发明内容
本申请实施例提供词向量处理方法、装置以及电子设备,用以解决现有技术中用于生成词向量的算法或者无法用于中文,或者虽能用于中文,但是,所生成中文词的词向量的实用效果较差的问题。
为解决上述技术问题,本申请实施例是这样实现的:
本申请实施例提供的一种词向量处理方法,包括:
对语料分词得到各词;
确定所述各词对应的各n元仓颉码字符,所述n元仓颉码字符表征其对应的词的连续n个仓颉码字符;
建立并初始化所述各词的词向量,以及所述各词对应的各n元仓颉码字符的仓颉码字符向量;
根据所述词向量、所述仓颉码字符向量,以及分词后的所述语料,对所述词向量和所述仓颉码字符向量进行训练。
本申请实施例提供的一种词向量处理装置,包括:
分词模块,对语料分词得到各词;
确定模块,确定所述各词对应的各n元仓颉码字符,所述n元仓颉码字符表征其对应的词的连续n个仓颉码字符;
初始化模块,建立并初始化所述各词的词向量,以及所述各词对应的各n元仓颉码字符的仓颉码字符向量;
训练模块,根据所述词向量、所述仓颉码字符向量,以及分词后的所述语料,对所述词向量和所述仓颉码字符向量进行训练。
本申请实施例提供的另一种词向量处理方法,包括:
步骤1,对语料分词,并建立通过所述分词得到的各词构成的词汇表,其中,所述各词不包括在所述语料中出现次数少于设定次数的词;跳转步骤2;
步骤2,根据所述词汇表,建立n元仓颉码字符映射表,所述映射表包含所述各词与n元仓颉码字符之间的映射关系,所述n元仓颉码字符表征其映射的词的连续n个仓颉码字符;跳转步骤3;
步骤3,根据所述n元仓颉码字符映射表,建立并初始化所述各词的词向量,以及所述各词映射的各n元仓颉码字符的仓颉码字符向量;跳转步骤4;
步骤4,遍历分词后的所述语料,分别将遍历到的每个词作为当前词w并对当前词w执行步骤5,若遍历完成则结束,否则继续遍历;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于阿里巴巴集团控股有限公司,未经阿里巴巴集团控股有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201710430490.2/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。