[发明专利]一种词向量学习模型的训练方法及服务器在审
| 申请号： | 201710322632.3 | 申请日： | 2017-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN107239443A | 公开（公告）日： | 2017-10-10 |
| 发明（设计）人： | 谢若冰;牛艺霖;刘知远;孙茂松 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司11002 | 代理人： | 王莹 |
| 地址： | 100084 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种词向量学习模型的训练方法及服务器，所述方法包括获取训练样本文本中单词对应的词义向量和义原向量；根据所述词义向量或所述义原向量表示所述训练样本文本中的词向量；将由所述词义向量或所述义原向量表示的词向量代入已有的词向量学习模型，并进行模型训练。所述服务器执行上述方法。本发明实施例提供的词向量学习模型的训练方法及服务器，通过义原向量或词义向量表示词向量，并训练由词义向量或义原向量表示的词向量对应的词向量学习模型，使其能够充分地表达单词的语义信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 向量 学习 模型 训练 方法 服务器 | ||
【主权项】：
一种词向量学习模型的训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本文本中单词对应的词义向量和义原向量；根据所述词义向量或所述义原向量表示所述训练样本文本中的词向量；将由所述词义向量或所述义原向量表示的词向量代入已有的词向量学习模型，并进行模型训练。
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