[发明专利]一种基于深度神经网络与多标记分类的病句检测方法在审
| 申请号： | 201510408379.4 | 申请日： | 2015-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN105045779A | 公开（公告）日： | 2015-11-11 |
| 发明（设计）人： | 王厚峰;张龙凯 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11360 | 代理人： | 贾晓玲 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络与多标记分类的病句检测方法，该方法的核心是先对句子进行词法分析、句法分析，在此基础上抽取基层特征，包括词特征，词关系特征等；然后，利用深度神经网络学习抽象的特征表示，以获得不同错误与特征之间的关系；最后，通过多标记分类方法推断句子中可能存在的语病。本发明针对句子识别其中语病，并且可以做到识别句子中的多种语病，避免了人工选择特征，同时也能提升多种语病的预测的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 标记 分类 病句 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种病句检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：对于一个输入的句子，表示为一个实例；然后根据词法、句法分析提取特征，将实例转换为特征向量；步骤二：将步骤一得到的特征向量作为深度神经网络的输入，通过深度神经网络的计算，逐层获得压缩表示；步骤三：将最后一层神经网络的压缩表示作为多标记分类层的输入，计算得到最终确定的语病类型。
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