[发明专利]词嵌入模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201811093148.9 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109271636B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 杨凯程;李健铨;刘小康;陈玮 | 申请（专利权）人： | 鼎富智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/247 |
| 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： | 230000 安徽省合肥市*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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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；更新所述近义词集中的所有近义词在词嵌入矩阵中所对应的参数，以缩短所述近义词集中每一个近义词与所述目标词之间的距离。通过这样的方法不断训练，使每一个目标词的近义词集中的近义词都朝着该目标词聚拢，从而将一个词的近义词与其反义词区分开来，以此减轻词嵌入的极性问题，同时也不会导致整个词向量空间紊乱。 | ||
| 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；更新所述近义词集中的所有近义词在词嵌入矩阵中所对应的参数，以缩短所述近义词集中每一个近义词与所述目标词之间的距离。
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