[发明专利]使用树形神经网络和双向神经网络实现中文分词在审
| 申请号： | 201610037336.4 | 申请日： | 2016-01-15 |
| 公开（公告）号： | CN105740226A | 公开（公告）日： | 2016-07-06 |
| 发明（设计）人： | 黄积杨;赵志宏;张冲 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及树形神经网络和双向神经网络实现中文分词的方法、系统、装置及计算机程序。方法包括将输入句子中的每个字转换成字向量作为第一输入序列，将所述的第一输入序列作为三层长短期记忆神经网络即树形神经网络的输入，同时以句向量作为每层隐藏层的初始化值，产生第二输入序列，将所述的第二输入序列传递给双向长短期记忆神经网络，同时以句向量作为隐藏层初始化值，产生第三输入序列，将所述的第三输入序列传递给logSoftMax层即多分类层，最终生成分词标记序列。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 树形 神经网络 双向 实现 中文 分词 | ||
【主权项】：
一种使用树形双向神经网络实现中文分词的方法，包括以下步骤：获得输入句子，所述输入句子包括符合语法顺序的多个输入；使用语言模型将所述的句子中每个字转换成字向量作为第一输入序列，将所述的第一输入序列传递给三层长短期记忆神经网络即树形神经网络，同时根据所述的输入句子生成句向量作为三层长短期记忆神经网络中每层隐藏层的初始化输入，训练三层长短期记忆神经网络，产生第二输入序列，再将第二输入序列传递给双向长短期记忆神经网络，同时根据所述的输入句子生成句向量作为双向长短期记忆神经网络隐藏层的初始化输入，产生第三输入序列，将所述的第三输入序列传递给logSoftMax层即多分类层，以产生所述输入句子的分词标记序列。
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