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申请/专利权人：西安建筑科技大学
摘要：本发明提供一种基于ERNIE_CN‑GRU语步自动识别方法、系统、设备及介质，通过获取段落的完整数据，并构建数据集；搭建ERNIE预训练模型，融合多头自注意力机制学习文本语义得到融合多头注意力机制的词向量特征矩阵；基于ERNIE预训练模型和词向量特征矩阵进行CN‑GRU特征识别网络训练，形成ERNIE_CN‑GRU模型；将数据集输入搭建的ERNIE_CN‑GRU模型中，接入Softmax分类器实现语步识别，输出识别标签；本发明利用结合大规模文本内容与知识图谱的ERNIE预训练模型学习文本深层语义，改善了传统机器学习未充分挖掘和利用词语之间的内在关系和特征的弊端，具有较好的可迁移性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于ERNIE_CN-GRU语步自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取段落的完整数据，并构建数据集；S2：搭建ERNIE预训练模型，融合多头自注意力机制学习文本语义得到融合多头注意力机制的词向量特征矩阵；S3：基于ERNIE预训练模型和词向量特征矩阵进行CN-GRU特征识别网络训练，形成ERNIE_CN-GRU模型；S4：将数据集输入搭建的ERNIE_CN-GRU模型中，接入Softmax分类器实现语步识别，输出识别标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安建筑科技大学 一种基于ERNIE_CN-GRU语步自动识别方法、系统、设备及介质
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