[发明专利]一种基于神经网络和模糊推理的中文分词方法、系统及介质有效
| 申请号： | 201910930568.6 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110705289B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 邱东;闫睿腾 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06N3/084;G06N5/048 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于神经网络和模糊推理的中文分词方法、系统及介质，包括：101对语料库进行预处理操作；102训练中文词向量；103建立BP神经网络学习模型，进行初步数据预测；104将预测产生的模糊词组，使用《知网HowNet》得到模糊词之间的关系；105基于模糊词关系表示，采用模糊推理计算是否需要分词；106通过建立BP‑模糊推理‑交叉验证模型，对输入的语句进行分词预测。本发明主要是通过公开语料库，建立机器学习模型，再对模糊词进行模糊推理计算，从而能够对输入的文本语句进行分词预测，切实结合当下的技术发展需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 模糊 推理 中文 分词 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络和模糊推理的中文分词方法，用于计算机自然语言处理，其特征在于，包括以下步骤：/n101、计算机对语料库进行包括划分训练数据集、验证数据集、整理语料库格式、读取测试数据集、验证数据集在内的预处理操作；/n102、计算机读取语料库中的训练集和测试集，并训练文本语料库(icwb2-data)得到中文词向量，将训练集和验证集中所有的中文词都转换为词向量；/n103、计算机建立BP反向传播神经网络学习模型，将步骤102训练之后得到的学习结果对未分词的语句进行初步分词预测，得到模糊词组；/n104、计算机将预测产生的模糊词组，使用《知网HowNet》得到模糊词之间的关系；/n105、计算机基于模糊词关系表示，采用模糊推理计算是否需要分词；/n106、通过建立BP-模糊推理-交叉验证模型，计算机对输入的语句进行分词预测。/n
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