[发明专利]基于Transformer的中文文本信息缺失的补全方法有效

专利信息
申请号: 202010476968.7 申请日: 2020-05-29
公开(公告)号: CN111708882B 公开(公告)日: 2022-09-30
发明(设计)人: 黑新宏;焦瑞;朱磊;赵钦;姬文江;孟海宁;姚燕妮;董林靖;彭伟 申请(专利权)人: 西安理工大学
主分类号: G06F16/35 分类号: G06F16/35;G06F40/289;G06F40/30
代理公司: 西安弘理专利事务所 61214 代理人: 宁文涛
地址: 710048 陕*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了基于Transformer编码器的中文文本信息缺失的补全方法,对待处理的中文文本公开语料的人工预处理,通过计算机识别句号,将文本分割为以句为分割的大量短句语料,短句通过minibatch的方式转变为Bert词向量,产生的词向量将传入SVM进行文本二分类任务,模型将通过训练决定缺失位置的信息补全结果;采用大量遮盖[mask]标签产生的噪声,对模型进行训练,使得模型具有文本的生成能力,对文本缺失信息位置生成机器预测的缺失文本结果;本发明完成对中文文本的信息缺失的检测、信息缺失的补全任务,来帮助中文自然语言处理的文本预处理更加规范,使中文自然语言处理任务准确率进一步提高。
搜索关键词: 基于 transformer 中文 文本 信息 缺失 方法
【主权项】:
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