[发明专利]基于神经网络的食材之间容克关系的分类方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的食材之间容克关系的分类方法，所述方法包括：采集中医体质学方面的资料作为文本语料；对采集的文本语料进行整体建模生成词向量，使文本语料中每个非停用词都对应一个固定长度的词向量；使用两个词向量之间的余弦相似度作为两个词向量所对应实体之间的相似度；对于给定的两种食材，将两种食材之间关系的特征表示为食材之间关系的表征词的词向量组成的矩阵；使用循环卷积神经网络，以食材之间关系的特征作为循环卷积神经网络的输入，训练人工标注的食材之间容克关系的数据。本发明方法能够准确、快速的判定食材之间的相容或相克关系，进而辅助食疗推荐系统，丰富食疗推荐系统的推荐的食品种类。

主权项

1.基于神经网络的食材之间容克关系的分类方法，其特征在于：所述方法包括：采集中医体质学方面的资料作为文本语料；对采集的文本语料进行整体建模生成词向量，使文本语料中每个非停用词都对应一个固定长度的词向量；使用两个词向量之间的余弦相似度作为两个词向量所对应实体之间的相似度；对于给定的两种食材，将两种食材之间关系的特征表示为食材之间关系的表征词的词向量组成的矩阵；使用循环卷积神经网络，以食材之间关系的特征作为循环卷积神经网络的输入，训练人工标注的食材之间容克关系的数据；所述对于给定的两种食材，将两种食材之间关系的特征表示为食材之间关系的表征词的词向量组成的矩阵，具体为：设两种食材的词向量分别为a和b，以及选取两个参数k₀，k₁；有k₀+1个辅助向量：对于每个辅助向量veck_i，在词向量空间中取最接近的k₁个向量组成矩阵matk_i，则两种食材之间的特征表示为矩阵matk₀,matk₁…,matk_k1的拼接，即k₁(k₀+1)个词向量的拼接；每个辅助向量veck_i最相近的k₁个词向量可随意排序，通过打乱顺序若干次来扩大训练样本。