[发明专利]基于深度可分离卷积的语义特征处理方法、装置及介质在审
| 申请号： | 202010912076.7 | 申请日： | 2020-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN112052687A | 公开（公告）日： | 2020-12-08 |
| 发明（设计）人： | 张辉极;赵伟;郑伟斌;李文瑞;韩冰;欧荣安;贾东剑;赵建强 | 申请（专利权）人： | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/279;G06F16/332;G06F16/33;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235 | 代理人： | 陈远洋 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市思明*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度可分离卷积的语义特征处理方法、装置及介质，该方法包括：获取聊天数据使用词向量模型进行分词得到分词集合，将所述分词集合预处理为片段词嵌入矩阵；使用深度可分离卷积的不同高度的卷积核对片段词嵌入矩阵进行特征提取得到二维特征张量后拼接得到三维特征张量；使用一维最大池化操作提取出每个卷积核输出的最大值，将所有最大值拼接得到聊天文本的语义特征向量。本发明首先将聊天文本分割成子片段，片段中的每一句聊天作为词嵌入矩阵的每个通道维度，并设计了多尺度深度可分离一维卷积核获取子片段的语义特征，再提取每个卷积核中的最显著特征拼接成为该子片段的语义特征向量，其提取语义特征连续，更为符合聊天数据的上下文特征。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 可分离 卷积 语义 特征 处理 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
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