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申请/专利权人：上海秒针网络科技有限公司
摘要：本发明涉及一种词向量表示的获取方法、装置、设备及可读介质，所述获取方法包括：构建语料库对应的词语依赖图谱；将所述词语依赖图谱的文本特征输入适用于有向图的图神经网络模型中进行训练，得到词向量图结构模型；其中，所述适用于有向图的图神经网络模型中是对图神经网络模型的目标节点的出入链的嵌入表示、出链邻居节点的特征向量表示和入链邻居节点的特征向量表示进行构建得到的；利用所述词向量图结构模型对所述词语依赖图谱进行图嵌入处理，确定所述词语依赖图谱中的每个词的词向量表示。本发明不仅可以将词向量图结构模型应用于无向图得到无向图的词向量表示，还可以应用于有向图以得到有向图的词向量表示。
主权项：1.一种词向量表示的获取方法，其特征在于，所述获取方法包括：构建语料库对应的词语依赖图谱；将所述词语依赖图谱的文本特征输入适用于有向图的图神经网络模型中进行训练，得到词向量图结构模型；其中，所述适用于有向图的图神经网络模型中是对图神经网络模型的目标节点的出入链的嵌入表示、出链邻居节点的特征向量表示和入链邻居节点的特征向量表示进行构建得到的；利用所述词向量图结构模型对所述词语依赖图谱进行图嵌入处理，确定所述词语依赖图谱中的每个词的词向量表示；所述对图神经网络模型的目标节点的出入链的嵌入表示、出链邻居节点的特征向量表示和入链邻居节点的特征向量表示进行构建之前，所述获取方法还包括：对图神经网络模型的目标节点进行初始化，得到目标节点的出入链的嵌入表示；获取目标节点的邻居节点；对目标节点的邻居节点的出链邻居节点执行向量聚合操作，得到出链邻居节点的特征向量表示；对目标节点的邻居节点的入链邻居节点执行向量聚合操作，得到入链邻居节点的特征向量表示。
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百度查询： 上海秒针网络科技有限公司 一种词向量表示的获取方法、装置、设备及可读介质
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