[发明专利]词嵌入模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201811083302.4 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109190126B | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 李健铨;刘小康;陈玮 | 申请（专利权）人： | 北京神州泰岳软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/284;G06F40/247;G06F16/36 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 100080 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开一种词嵌入模型的训练方法及装置，该方法包括：利用词嵌入矩阵，将训练样本的输入词向量化表示为第一向量；根据所述第一向量得到预测词；利用所述预测词，以及所述输入词所对应的真实词，更新输入词在词嵌入矩阵中所对应的参数；获取目标词的近义词集，所述目标词包括所述输入词或所述真实词；从所述近义词集中确定一个榜样词；更新目标词在词嵌入矩阵中所对应的参数，以缩短所述目标词与所述榜样词之间的距离。采用上述技术方案中的训练方法所训练得到的词嵌入模型，减轻了词嵌入的极性问题，同时不会导致整个词向量空间紊乱，将这样的词嵌入应用到文本语义匹配、文本分类等自然语言处理任务中，可以使匹配或分类的准确率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 嵌入 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种词嵌入模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：利用词嵌入矩阵，将训练样本的输入词向量化表示为第一向量；根据所述第一向量得到预测词；利用所述预测词，以及所述输入词所对应的真实词，更新所述输入词在词嵌入矩阵中所对应的参数；获取目标词的近义词集，所述目标词包括所述输入词或所述真实词；从所述近义词集中确定一个榜样词；更新所述目标词在词嵌入矩阵中所对应的参数，以缩短所述目标词与所述榜样词之间的距离。
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