发明专利已授权

一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法

📄 申请号：CN201910279906.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-04-09

公开号

CN109992787A

公开日

2019-07-09

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_27

IPC 分类号

G06F17_27

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理词向量表示机器学习

应用场景

文本挖掘, 信息检索, 语义分析, 机器翻译, 智能问答

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摘要

本发明公开了一种基于CBOW模型和依存句法关系的词向量表示方法。本发明首先将原始语料进行裁剪分句获得语料集合C1；针对语料集合C1进行分词及词性标注，获得语料集合C2，以及带有依存句法关系的语料集合C3；然后将语料集合C2作为CBOW模型的输入，在词向量训练过程中，通过判断中心词的词性是否为动词或名词或副词，若是则通过语料集合C3获得中心词的依存句法关系，将依存句法关系中构成强依存关系的词作为中心词的上下文，修改模型训练时的概率模型，不是则采用原有的随机窗口构造上下文。本发明综合考虑了词的词性以及依存句法信息，使得中心词具有句法上下文信息，以此来改进COBW模型的训练，从而提高词向量的表示。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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