[发明专利]一种有监督的词向量训练方法及装置有效
| 申请号： | 201811497371.X | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109858013B | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 杨凯程;李健铨;蒋宏飞 | 申请（专利权）人： | 安徽省泰岳祥升软件有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 230088 安徽省合肥市高新区习友路333*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种有监督的词向量训练方法及装置，其中，方法包括：根据目标词的上下词，生成目标词的每个语义向量的关注系数；根据语义向量和每个语义向量的关注系数，生成目标词的引导向量；构造从词向量模型的训练结果到引导向量之间的距离损失函数；通过距离损失函数监督词向量模型产生训练结果的迭代方向。本申请实中，根据语义向量和关注系数得到的引导向量能够同时反映出目标词的真实语义和语境对语义的影响；因此，以该引导向量替代上下词去监督词向量模型的训练过程，得到的词向量能够表达出词语的真实语义，解决现有技术中的词向量训练方法得到的词向量在表达词的极性、类别方面存在欠缺，无法表达出词语的真实语义的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 监督 向量 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种有监督的词向量训练方法，其特征在于，包括：根据目标词的上下词，生成目标词的每个语义向量的关注系数；根据所述语义向量和每个所述语义向量的关注系数，生成所述目标词的引导向量；构造从词向量模型的训练结果到所述引导向量之间的距离损失函数；通过所述距离损失函数监督词向量模型产生训练结果的迭代方向。
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