[发明专利]文本处理方法及相关装置有效
| 申请号： | 201910859507.5 | 申请日： | 2017-09-12 |
| 公开（公告）号： | CN110532571B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 马林;姜文浩;刘威 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06V10/74;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 李娟 |
| 地址： | 518044 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及文本处理方法及相关装置。该方法包括：对文本样本进行分词；针对每个分词，确定该分词的向量，其中，不同分词的向量长度相同；将同一文本样本的分词的向量，输入给预先构建的用于提取文本的全局表示的卷积神经网络，得到该文本样本的全局表示；其中，用于提取文本样本的全局表示的神经网络中包括多个卷积层以及连接在该多个卷积层之后的池化层、且上一层卷积层的指定大小的视野域作为下一层卷积层的输入，该指定大小的视野域包括该上一层卷积层提取的至少两个分词向量的特征。本申请得到的文本样本的全局表示是为了确定与其匹配的图像，从而进行文本样本与图像样本的匹配模型的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 处理 方法 相关 装置 | ||
【主权项】：
1.一种文本处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n对文本样本进行分词；/n针对每个分词，确定该分词的向量，其中，不同分词的向量长度相同；/n将同一文本样本的分词的向量，输入给预先构建的用于提取文本的全局表示的卷积神经网络，得到该文本样本的全局表示；其中，用于提取文本样本的全局表示的神经网络中包括多个卷积层以及连接在该多个卷积层之后的池化层、且上一层卷积层的指定大小的视野域作为下一层卷积层的输入，该指定大小的视野域包括该上一层卷积层提取的至少两个分词向量的特征。/n
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腾讯科技（深圳）有限公司，未经腾讯科技（深圳）有限公司许可，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/201910859507.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
