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摘 要:本发明公开一种基于CNN卷积层和BiLSTM的中文短文本相关性度量方法,通过孪生神经网络作为框架,使用Word2vec训练的中文字向量作为输入,首先会经过去掉池化层的CNN提取到文本的n-gram信息,用于模拟中文文本的分词过程;然后输入到BiLSTM网络中继续提取不同粒度的文本特征,更准确的对文本语义进行编码。最终将文本向量化,通过计算两个向量的距离来表示相关性。本发明采用去掉池化层的CNN提取文本的n-gram信息,可有效避免池化层所造成的特征损失,在中文短文本的相关性度量上具有较好的准确性,且在计算效率上较快,不要求很高的配置。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010534862.8 | 专利名称: | 基于CNN卷积层和BiLSTM的中文短文本相关性度量方法 |
申请日: | 2020-06-12 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F40/289搜分类 C L LED芯片搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |