[发明专利]生成去冗余信息句向量的方法及相关设备在审
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 | ||
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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