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发明专利
已授权
基于最小信息熵的神经网络分词系统及训练方法
📄 申请号:CN201810724646.2
📄 发布日:2026/03/02
著录项目信息
申请日
2018-07-04
公开号
CN110750986A
公开日
2020-02-04
申请人
普天信息技术有限公司
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06F40_284
IPC 分类号
G06F40_284
,
G06N3_04
,
技术画像
所属领域
神经网络
自然语言处理
人工智能算法
机器学习
神经网络
应用场景
文本分词, 搜索引擎, 智能客服, 语音识别后处理, 大数据文本分析
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摘要
本发明实施例提供一种基于最小信息熵的神经网络分词系统及训练方法。所述系统包括:卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络、第一词库预测层和最小信息熵词库预测层,其中:卷积神经网络用于提取输入文本的特征向量并输出至双向长短期记忆神经网络;双向长短期记忆神经网络用于对特征向量进行前后文信息的读取之后输出至第一词库预测层和最小信息熵词库预测层;第一词库预测层用于根据第一词库计算并输出每个字的标签;最小信息熵词库预测层用于根据最小信息熵词库计算并输出每个字的标签。本发明实施例通过在神经网络分词系统中添加最小信息熵词库预测层,使分词系统提高未登录词的识别能力,进而提高分词准确率。
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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