[发明专利]一种将深度学习应用于中文分词的方法在审
| 申请号： | 202010000500.0 | 申请日： | 2020-01-02 |
| 公开（公告）号： | CN111209749A | 公开（公告）日： | 2020-05-29 |
| 发明（设计）人： | 曾诚;张敏;温超东;任俊伟;谭道强;盛潇 | 申请（专利权）人： | 湖北大学 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/242;G06F40/126;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉帅丞知识产权代理有限公司 42220 | 代理人： | 朱必武 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于计算机语言处理技术领域，尤其是一种将深度学习应用于中文分词的方法，针对循环神经网络进行中文分词时复杂性高，分词速度慢且容易出现长期依赖的问题，现提出以下方案，包括如下步骤，先进行数据预处理，再构建用于模型输入的字典，最后使用模型进行训练，数据预处理包括借助文中原有的标点符号，段落分隔符等具有分割作用的符号对文档进行切分，提取句子的字特征。本发明通过Universal‑Transformer和条件随机场的分词方法，运用了BPEmd、Universal‑Transformer和条件随机场结合的方式进行中文分词，在充分利用多种不同算法各自的优势，并且通过庞大的训练语料数据集合不断更新迭代模型的参数，依赖于模型的强大学习能力，使得中文分词结果能够更加的准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 应用于 中文 分词 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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湖北大学，未经湖北大学许可，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/202010000500.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
