专利名称：基于动态词嵌入对齐的无监督泰语依存句法分析方法      申请号：2022102409900     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 句法分析   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及一种基于动态词嵌入对齐的无监督泰语依存句法分析方法，属于自然语言处理领域。本发明包括步骤：首先分别获取泰语和英语的单语动态词嵌入；然后针对泰语作为低资源语言缺乏双语平行语料，采用对抗训练的方式将泰语和英语的词向量进行对齐，从而构建新的词向量对应关系；最后针对泰语缺乏标注语料，借助泰语和英语间的映射矩阵将在英语依存标注树库上训练的Biaffine解析模型迁移到泰语，以此实现无监督泰语依存句法分析任务。与以往基于迁移学习的泰语依存句法分析方法相比，本发明既不需要平行语料、又不需要泰语依存标注语料，可以在资源成本更低的情况下完成泰语依存句法分析。

专利名称：低资源条件下融合多策略数据增强的依存句法分析方法      申请号：2021110786824     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：资源 低 港口 句法分析   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及低资源条件下融合多策略数据增强的依存句法分析方法，属于自然语言处理领域。本发明包括：构造泰语、越南语和英语的同词性同义词典；利用同义词典对三种语言的小规模UD(Universal Dependencies treebanks)数据集进行同义词替换扩充训练数据；利用多种mixup数据增强策略在模型训练不同阶段对训练数据中原词与同义词进行mixup产生虚拟新词进行后续训练。本发明针对低资源依存句法分析问题提出多种数据增强策略。提出的方法通过同义词替换有效扩充了训练数据，缓解了未知词问题。通过多种mixup的数据增强策略，有效缓解了模型过拟合问题，提高模型的泛化能力。

专利名称：基于句法分析的微博情感分类方法和系统      申请号：2020111273046     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：微 微生物采样 情感 句法分析   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种基于句法分析的微博情感分类方法，包括：S1：获取用于情感分析的微博短文本，根据情感极性进行文本类别标注并划分为训练集和测试集；S2：分别对训练集和测试集进行数据预处理；S3：对预处理后的每个样本进行依存句法分析，结合外部情感特征词典构建特征词库；S4：根据预先构建的情感特征词库，分别对训练集和测试集的初始特征集合进行特征扩展，使用TFIDF计算每个特征词的特征权值并向量化表示文本；S5：根据所述扩展后的训练样本集训练贝叶斯分类器，根据所述贝叶斯分类模型对扩展后的测试样本进行分类操作，得到微博情感分类结果。本发明还包括基于句法分析的微博情感分类系统。

专利名称：处理用于句法分析的特征模板的方法及装置      申请号：2014106433302     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 句法分析   相似专利 发布日：2023/08/14  
摘要： 本发明提供一种处理用于句法分析的特征模板的方法及装置。所述方法包括：获取第一特征模板的集合，其中，所述第一特征模板的集合包含基本模板和组合模板，每个所述组合模板包含至少两个基本模板；从所述第一特征模板的集合提取至少一个基本模板；分别使用所述至少一个基本模板对训练语料进行解码，并且分别为每个所述基本模板统计从所述训练语料抽取的第一特征值的数量；从所述第一特征模板的集合删除仅抽取出单个第一特征值的所述基本模板以及组合模板中包含的所述基本模板。通过从特征模板的集合中删除不影响测试精度的特征模板，自动地进行特征模板的筛选，获得通用性好的特征模板的集合。