[发明专利]生成去冗余信息句向量的方法及相关设备在审

专利信息
申请号: 201910690370.5 申请日: 2019-07-29
公开(公告)号: CN110472241A 公开(公告)日: 2019-11-19
发明(设计)人: 郑立颖;徐亮;阮晓雯 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G06F17/27 分类号: G06F17/27;G06F17/28
代理公司: 44232 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 代理人: 李镇江<国际申请>=<国际公布>=<进入
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 向量 拼接 向量矩阵 句子 自然语言处理 冗余信息 神经网络 向量维度 向量元素 均值化
【权利要求书】:

1.一种生成去冗余信息句向量的方法,其特征在于,包括:

获取句集中各句子的初始句向量;

基于所述初始句向量各个向量维度上向量元素的对比,对所述初始句向量进行拼接,得到各句子的拼接句向量;

基于所述拼接句向量,获取句集的拼接句向量矩阵;

对所述拼接句向量矩阵进行零均值化,得到句集的目标句向量矩阵;

基于所述目标句向量矩阵,确定句集中各句子的目标句向量。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取句集中各句子的初始句向量,包括:

对所述句集中各句子进行分词,得到分词词汇;

获取各分词词汇的词向量;

基于各所述分词词汇的词向量,获取各句子的初始句向量。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于各所述分词词汇的词向量,获取各句子的初始句向量,包括:

基于词频-逆文档频率TF-IDF算法,确定句集中所有词汇的TF-IDF值;

将所述词汇的TF-IDF值确定为所述词汇的词向量权重;

基于所述词向量权重,将各句子中所有词汇的词向量进行加权平均,得到各句子的初始句向量。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述初始句向量各个向量维度上向量元素的对比,对所述初始句向量进行拼接,得到各句子的拼接句向量,包括:

确定在所有所述初始句向量中、每个向量维度上向量元素的最大值和最小值;

将所述最大值和所述最小值添加到各句子的初始句向量中,得到各句子的拼接句向量。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述拼接句向量,获取句集的拼接句向量矩阵,包括:

按照句集中句子出现的前后顺序,依次将各句子的拼接句向量作为所述拼接句向量矩阵的行向量,得到句集的拼接句向量矩阵。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标句向量矩阵,确定句集中各句子的目标句向量,包括:

按照句集中句子出现的前后顺序,依次将目标句向量矩阵中的行向量确定为各句子的目标句向量。

7.一种生成去冗余信息句向量的装置,其特征在于,包括:

第一获取模块,用于获取句集中各句子的初始句向量;

拼接模块,用于基于所述初始句向量各个向量维度上向量元素的对比,对所述初始句向量进行拼接,得到各句子的拼接句向量;

第二获取模块,用于基于所述拼接句向量,获取句集的拼接句向量矩阵;

零均值化模块,用于对所述拼接句向量矩阵进行零均值化,得到句集的目标句向量矩阵;

确定模块,用于基于所述目标句向量矩阵,确定句集中各句子的目标句向量。

8.一种生成去冗余信息句向量的电子设备,其特征在于,包括:

存储器,配置为存储可执行指令;

处理器,配置为执行存储器中存储的可执行指令,以实现根据权利要求1-6中任一个所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,其存储有计算机程序指令,当所述计算机指令被计算机执行时,使计算机执行根据权利要求1-6中任一个所述的方法。

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