[发明专利]一种构建语言模型的方法、输入法及系统有效
| 申请号： | 201711367409.7 | 申请日： | 2017-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN108108428B | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 俞凯;钱彦旻;刘奇 | 申请（专利权）人： | 苏州思必驰信息科技有限公司;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/36 | 分类号： | G06F16/36;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京商专永信知识产权代理事务所(普通合伙) 11400 | 代理人： | 方挺;车江华 |
| 地址： | 215123 江苏省苏州市苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开一种构建语言模型的方法，包括：获取文本数据中的句子的未来向量，句子的未来向量为句子反向之后所提取的向量；以文本数据中的句子中的前文为第一输入，以句子的未来向量作为第一输出，训练得到未来向量预测网络；至少以将所述句子中的前文输入未来向量预测网络的输出值作为第二输入，以句子的前文的后续词语为第二输出，训练得到主神经网络；基于未来向量预测网络和主神经网络生成所述语言模型。在本发明通过综合考虑已知前文和相应于已知前文的未来向量的方式来构建语言模型，使得所构建的语言模型能够从整个句子层面(未来向量)结合当前前文信息来预测后续词语，提高了预测的准确性与可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 构建 语言 模型 方法 输入法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种构建语言模型的方法，包括：获取文本数据中的句子的未来向量，所述句子的未来向量为所述句子反向之后所提取的向量；以所述文本数据中的句子中的前文为第一输入，以所述句子的未来向量作为第一输出，训练得到未来向量预测网络；至少以将所述句子中的前文输入所述未来向量预测网络后的输出值作为第二输入，以所述句子中的前文的后续词语为第二输出，训练得到主神经网络；基于所述未来向量预测网络和所述主神经网络生成所述语言模型。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于苏州思必驰信息科技有限公司;上海交通大学，未经苏州思必驰信息科技有限公司;上海交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711367409.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
