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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：融合义原信息的语言含义理解方法，属于语言信息处理技术领域。为了解决现有的语言建模方法存在复杂度较高的问题和不能兼顾效果的问题。本发明所述方法首先将语言以每个单词为单位，按照两条路径进行处理；左路径：单词编码器+RNN+单词解码器，左路径输出记为wl；右路径：义原编码器+RNN+义原解码器+词语解码器+sigmoid，右路径输出记为wr；然后将两个路径的输出进行融合。主要用于语言含义理解。
主权项：1.融合义原信息的语言含义理解方法，其特征在于，包括以下步骤：将语言以每个单词为单位，按照两条路径进行处理；左路径：单词编码器+RNN+单词解码器，左路径输出记为wl；右路径：义原编码器+RNN+义原解码器+词语解码器+sigmoid，右路径输出记为wr；然后将两个路径的输出进行融合；所述义原编码器的处理过程包括以下步骤：创建一个具有N行的可训练矩阵，其中N是单词数，i表示单词的序号，对应可训练矩阵的第i行，将每个义原作为一个向量：s＝selectw，Memb＝∑sj*EMBj其中，M是关于单词包含义原权重的常量矩阵，H1，H2表示单词的个数和义原的个数；Select是一个从M中提取单词w所表示义原权重向量的函数，s是一个sj组成的义原权重向量，表示此单词所包含的所有义原的概率分布；代表一个单词所包含义原的权重，EMB是一个可训练的嵌入层，它将每个义原都转换为对应的向量；所述词语解码器的处理过程包括以下步骤：根据基于义原解码器，将义原概率需要转换成单词：w＝sMT其中MT为M的转置；所述将两个路径的输出进行融合的过程包括以下步骤：根据左路径的输出wl和右路径的输出wr得到融合后的输出：pw|g＝softmaxwlwr其中pw|g表示单词w关于上下文的概率。
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百度查询： 哈尔滨工程大学 融合义原信息的语言含义理解方法
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