[发明专利]训练词向量嵌入模型的方法及装置有效
| 申请号： | 202010384236.5 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111291165B | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 曹绍升;陈超超;吴郑伟 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈婧玥;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种训练词向量嵌入模型的方法，该方法包括多次迭代更新，其中任一次包括：先从训练语句对应的词语序列中，确定中心词语和对应的多个上下文词语；接着，根据第一词向量矩阵，确定该中心词语对应的中心词向量，以及根据第二词向量矩阵，确定该多个上下文词语对应的多个上下文词向量；然后，基于该多个上下文词向量彼此之间的相似度，确定其对应的多个注意力权重；再利用该多个注意力权重，对该多个上下文词向量进行加权求和，得到中心词语的上下文表示向量；再然后，计算该中心词向量与该上下文表示向量之间的第一相似度；最后，至少以增大该第一相似度为目标，更新上述第一词向量矩阵和第二词向量矩阵。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 向量 嵌入 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
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