CN107577659A - 词向量处理方法、装置以及电子设备 - Google Patents
词向量处理方法、装置以及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107577659A CN107577659A CN201710583797.6A CN201710583797A CN107577659A CN 107577659 A CN107577659 A CN 107577659A CN 201710583797 A CN201710583797 A CN 201710583797A CN 107577659 A CN107577659 A CN 107577659A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- word
- stem
- vector
- cliction
- term vector
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Abstract
本说明书实施例公开了词向量处理方法、装置以及电子设备。所述方法包括：从词中提取出词干，基于词干的词干向量，对该词的词向量进行训练。
Description
技术领域
本说明书涉及计算机软件技术领域，尤其涉及词向量处理方法、装置以及电子设备。
背景技术
如今的自然语言处理的解决方案，大都采用基于神经网络的架构，而在这种架构下一个重要的基础技术就是词向量。词向量是将词映射到一个固定维度的向量，该向量表征了该词的语义信息。
在现有技术中，常见的用于生成词向量的算法比如包括：谷歌公司的单词向量算法、微软公司的深度神经网络算法等。
基于现有技术，需要一种针对英文的更准确的词向量生成方案。
发明内容
本说明书实施例提供词向量处理方法、装置以及电子设备，用以解决如下技术问题：需要一种针对英文的更准确的词向量生成方案。
为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
本说明书实施例提供的一种词向量处理方法，包括：
对语料分词得到各词；
确定所述各词对应的词干；
建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
本说明书实施例提供的一种词向量处理装置，包括：
分词模块，对语料分词得到各词；
确定模块，确定所述各词对应的词干；
初始化模块，建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
训练模块，根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
本说明书实施例提供的另一种词向量处理方法，包括：
步骤1，对语料分词，并建立通过所述分词得到的各词构成的词汇表，其中，所述各词不包括在所述语料中出现次数少于设定次数的词；跳转步骤2；
步骤2，根据所述词汇表，建立词干映射表，所述映射表包含所述各词与词干之间的映射关系；跳转步骤3；
步骤3，根据所述词干映射表，建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词映射的词干的词干向量；跳转步骤4；
步骤4，遍历分词后的所述语料，分别将遍历到的词作为当前词w并对当前词w执行步骤5，若遍历完成则结束，否则继续遍历；
步骤5，以当前词w为中心，向两侧分别滑动至多k个词建立窗口，遍历所述窗口中除当前词w以外的所有词，分别将遍历到的词作为当前词w的当前上下文词c并对当前上下文词c执行步骤6，若遍历完成则继续步骤4的执行，否则继续遍历；
步骤6，按照如下公式计算当前词w与当前上下文词c的相似度：
其中，q表示当前词w的词干，sim(w,c)表示当前词w与当前上下文词c的相似度；表示q的词干向量，表示w的词向量，表示c的词向量，表示针对两个向量的特定运算，所述特定运算为点积运算、或者夹角余弦运算、或者欧式距离运算；β1、β2为权重参数；β1、β2为权重参数；跳转步骤7；
步骤7，随机抽取λ个词作为负样例词，按照如下损失函数计算对应的损失表征值l(w,c)：
其中，c’是随机抽取的负样例词，而Ec'∈p(V)[x]是指随机抽取的负样例词c’满足概率分布p(V)的情况下，表达式x的期望值，σ(·)是神经网络激励函数，定义为
根据计算出的损失表征值l(w,c)计算所述损失函数对应的梯度，根据所述梯度，对q的词干向量和当前上下文词c的词向量进行更新。
本说明书实施例提供的一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
对语料分词得到各词；
确定所述各词对应的词干；
建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：由于词干可以刻画不同词性但是同源或者同义的词的语义相似度，进而有利于提高生成的英文词的词向量的准确度，实用效果较好，因此，可以部分或全部地解决上述技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本说明书的方案在一种实际应用场景下涉及的一种整体架构示意图；
图2为本说明书实施例提供的一种词向量处理方法的流程示意图；
图3为本说明书实施例提供的实际应用场景下，所述词向量处理方法的一种具体实施方案的流程示意图；
图4为本说明书实施例提供的图3中流程所使用的部分语料的相关处理动作示意图；
图5为本说明书实施例提供的另一种词向量处理方法的流程示意图；
图6为本说明书实施例提供的对应于图2的一种词向量处理装置的结构示意图。
具体实施方式
本说明书实施例提供词向量处理方法、装置以及电子设备。
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
图1为本说明书的方案在一种实际应用场景下涉及的一种整体架构示意图。该整体架构中，主要涉及四部分：语料中的词、词对应的词干、词的词向量和词干的词干向量、向量训练服务器。词干可以刻画不同词性但是同源或者同义的词的语义相似度，通过向量训练服务器对词的词向量和词干的词干向量进行训练，可以获得更准确的词向量。在实际应用中，前三部分的相关动作可以由相应的软件和/或硬件功能模块执行。
本说明书的方案适用于英文词的词向量，也适用于具有词干特征的其他语言的词的词向量，比如，韩文、日文、法文、德语等。
为了便于描述，以下各实施例主要针对英文词的场景，对本说明书的方案进行说明。
图2为本说明书实施例提供的一种词向量处理方法的流程示意图。从程序角度而言，该流程的执行主体可以是具有词向量生成功能和/或训练功能的程序等；从设备角度而言，该流程的执行主体可以包括但不限于可搭载所述程序的以下至少一种设备：个人计算机、大中型计算机、计算机集群、手机、平板电脑、智能可穿戴设备、车机等。
图2中的流程可以包括以下步骤：
S202：对语料分词得到各词。
在本说明书实施例中，所述各词具体可以是：语料中至少出现过一次的词中的至少部分词。为了便于后续处理，可以将各词保存在词汇表中，需要使用时从词汇表中读取词即可。
S204：确定所述各词对应的词干。
在本说明书实施例中，词干可以保存其对应的词的主要语义，一般地，每个词对应有一个词干。
例如，对于英文词“cats”，其对应的词干为“cat”；对于英文词“effective”，其对应的词干为“effect”。
S206：建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量。
在本说明书实施例中，词干向量指用于表示词干的向量。每个词干可以分别用一个词干向量来表示，就如同每个词可以分别用一个词向量来表示。
在本说明书实施例中，为了保证方案的效果，在初始化词向量和词干向量时，可能会有一些限制条件。比如，不能将各词向量和各词干向量都初始化为相同的向量；又比如，某些词向量或词干向量中的向量元素取值不能全为0；等等。
在本说明书实施例中，可以采用随机初始化的方式或者按照指定概率分布初始化的方式，初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量，其中，相同词干的词干向量也相同。比如，所述指定概率分布可以是0-1分布等。
另外，若之前已经基于其他语料，训练过某些词对应的词向量及词干向量，则在进一步地基于图2中的语料训练这些词对应的词向量及词干向量时，可以不再重新建立并初始化这些词对应的词向量及词干向量，而是基于图2中的语料和之前的训练结果，再进行训练即可。
S208：根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
在本说明书实施例中，所述训练可以是通过神经网络实现的，所述神经网络可以是浅层神经网络或者深层神经网络等。本说明书对采用的神经网络的具体结构并不做限定。
通过图2的方法，由于词干可以刻画不同词性但是同源或者同义的词的语义相似度，进而有利于提高生成的英文词的词向量的准确度，实用效果较好。
基于图2的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，以及扩展方案，下面进行说明。
在本说明书实施例中，对于步骤S204，所述确定所述各词对应的词干，具体可以包括：根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过的词；
分别针对所述确定的互不相同的词，执行：
确定该词对应的词干。
在本说明书实施例中，对于相同的词，它们对应的词干也是相同的，因此，对于上一段中的步骤，分别针对确定的互不相同的词执行即可，而对于重复的词，可以直接沿用已有结果，而无需重复执行，从而可以节省资源。
进一步地，考虑到若某个词在语料中出现的次数太少，则基于该语料训练时对应的训练样本与训练次数也较少，会给训练结果的可信度带来不利影响，因此，可以将这类词筛除，暂不训练。后续可以在其他语料中进行训练。
基于这样的思路，所述根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过的词，具体可以包括：根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过且出现次数不少于设定次数的词。设定次数具体是多少次可以根据实际情况确定。
在本说明书实施例中，对于步骤S208，具体的训练方式可以有多种，比如基于上下文词的训练方式、基于指定近义词或同义词的训练方式等，为了便于理解，以前一种方式为例进行详细介绍。
所述根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练，具体可以包括：确定分词后的所述语料中的指定词，以及所述指定词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词；根据所述指定词对应的词干的词干向量，以及所述上下文词的词向量，确定所述指定词与所述上下文词的相似度；根据所述指定词与所述上下文词的相似度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
本说明书对确定相似度的具体方式并不做限定。比如，可以基于向量的夹角余弦运算计算相似度，可以基于向量的平方和运算计算相似度，等等。
所述指定词可以有多个，指定词可以重复而在语料中的位置不同，可以分别针对每个指定词执行上一段中的处理动作。优选地，可以分别将分词后的语料中包含的词作为一个指定词。
在本说明书实施例中，步骤S208中的训练可以使得：指定词与上下文词的相似度相对变高(在这里，相似度可以反映关联度，词与其上下文词的关联度相对较高，而且词义相同或相近的各词分别对应的上下文词往往也是相同或相近的)，而指定词与非上下文词的相似度相对地变低，非上下文词可以作为下述的负样例词，则上下文词相对地可以作为正样例词。
由此可见，在训练过程中，需要确定一些负样例词作为对照。可以在分词后的语料中随机选择一个或多个词作为负样例词，也可以严格地选择非上下文词作为负样例词。以前一种方式为例，所述根据所述指定词与所述上下文词的相似度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新，具体可以包括：从所述各词中选择一个或多个词，作为负样例词；确定所述指定词与各所述负样例词的相似度；根据指定的损失函数、所述指定词与所述上下文词的相似度，以及所述指定词与各所述负样例词的相似度，确定所述指定词对应的损失表征值；根据所述损失表征值，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
其中，所述损失表征值用于衡量当前的向量值与训练目标之间的误差程度。所述损失函数的参数可以以上述的几种相似度作为参数，具体的损失函数表达式本说明书并不做限定，后面会详细举例说明。
在本说明书实施例中，对词向量和词干向量更新实际上对所述误差程度的修正。当采用神经网络实现本说明书的方案时，这种修正可以基于反向传播和梯度下降法实现。在这种情况下，所述梯度即为损失函数对应的梯度。
则所述根据所述损失表征值，对所述指定词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新，具体可以包括：根据所述损失表征值，确定所述损失函数对应的梯度；根据所述梯度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
在本说明书实施例中，对词向量和词干向量的训练过程可以是基于分词后的语料中的至少部分词迭代进行的，从而可以使词向量和词干向量逐渐地收敛，直至完成训练。
以基于分词后的语料中的全部词进行训练为例。对于步骤S208，所述根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练，具体可以包括：
对分词后的所述语料进行遍历，分别对分词后的所述语料中的词执行：
确定该词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词；
分别根据所述上下文词，执行：
根据该词对应的词干的词干向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度；
根据该词与该上下文词的相似度，对该上下文词的词向量和该词对应的词干的词干向量进行更新。
具体如何进行更新上面已经进行说明，不再赘述。
在本说明书实施例中，确定该词与该上下文词的相似度，除了根据该词对应的词干的词干向量、该上下文词的词向量，还可以结合该词的词向量综合衡量确定所述相似度。基于这种思路，所述根据该词对应的词干的词干向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度，具体可以包括：所述根据该词对应的词干的词干向量、该词的词向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度。
进一步地，为了便于计算机处理，可以基于窗口实现上面的遍历过程。
例如，所述确定该词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词，具体可以包括：在分词后的所述语料中，通过以该词为中心，向左和/或向右滑动指定数量个词的距离，建立窗口；将所述窗口中该词以外的词确定为该词的上下文词。
当然，也可以以分词后的所述语料的第一个词为开始位置，建立一个设定长度的窗口，窗口中包含第一个词以及之后连续的设定数量个词；处理完窗口内的各词后，将窗口向后滑动以处理该语料中的下一批词，直至遍历完该语料。
上面对本说明书实施例提供的一种词向量处理方法进行了说明。为了便于理解，基于上述说明，本说明书实施例还提供了实际应用场景下，所述词向量处理方法的一种具体实施方案的流程示意图，如图3所示。
图3中的流程主要包括以下步骤：
步骤1，使用分词工具对中文语料进行分词，扫描分词后的中文语料，统计所有出现过的词以建立词汇表，删除出现次数小于b次(也即，上述的设定次数)的词；跳转步骤2；
步骤2，逐一扫描词汇表，提取每一个词对应的词干，建立词干表，以及词与对应的词干的映射表；跳转步骤3；
步骤3，针对词汇表中每个词都建立一个维度为d的词向量，对词干表中的每个词干都建立一个维度也为d的词干向量，随机初始化建立的所有向量；跳转步骤4；
步骤4，从完成分词的中文语料中，从第一个词开始逐一滑动，每次选择一个词作为“当前词w(也即，上述的指定词)”，若w遍历过整个语料所有词，则结束；否则跳转步骤5；
步骤5，以当前词w为中心，向两侧滑动k个词建立窗口，从窗口内的第一个词到最后一个词(除当前词w以外)，每次选择一个词作为“上下文词c”，若c遍历过窗口内的所有词，则跳转步骤4；否则，跳转步骤6；
步骤6，对于当前词w，根据步骤2中的词与对应的词干映射表，找到当前词w对应的词干，按照公式(1)计算当前词w与上下文词c的相似度：
其中，q表示当前词w的词干，sim(w,c)表示当前词w与当前上下文词c的相似度；表示q的词干向量，表示w的词向量，表示c的词向量，表示针对两个向量的特定运算，所述特定运算为点积运算、或者夹角余弦运算、或者欧式距离运算；β1、β2为权重参数，一般可以取0～1之间的值，比如，β1、β2均为非负数，且β1与β2之和等于1；跳转步骤7；
步骤7，随机抽取λ个词作为负样例词，并且按照公式(2)(也即，上述的损失函数)计算损失得分l(w,c)，损失得分即可以作为上述的损失表征值：
其中，log是对数函数，c’是随机抽取的负样例词，而Ec'∈p(V)[x]是指随机抽取的负样例词c’满足概率分布p(V)的情况下，表达式x的期望值，σ(·)是神经网络激励函数，详细参见公式(3)：
其中，若x是一个实数，则σ(x)也是一个实数；根据l(w,c)的值计算梯度，更新q的词干向量和上下文词的向量跳转步骤5。
上述步骤1～7中，步骤6和步骤7是较关键的步骤。为了便于理解，结合图4举例说明。
图4为本说明书实施例提供的图3中流程所使用的部分语料的相关处理动作示意图。
如图4所示，假定语料中有语句“effective cat training”，分词得到该语句中的三个词“effective”、“cat”、“training”。
假定此时选定“effective”为当前词w，选定“training”为当前上下文词c，提取当前词w对应的词干q，即为“effect”。根据公式(1)、公式(2)和公式(3)计算损失得分l(w,c)，进而计算梯度，以更新c的词向量和w对应的词干向量，这些计算过程用图4中的灰色方框表示。
基于与图2同样的思路以及图3中的实施方式，本说明书实施例提供了另一种词向量处理方法。
图5为本说明书实施例提供的另一种词向量处理方法的流程示意图。
图5中的流程可以包括以下步骤：
步骤1，对语料分词，并建立通过所述分词得到的各词构成的词汇表，其中，所述各词不包括在所述语料中出现次数少于设定次数的词；跳转步骤2；
步骤2，根据所述词汇表，建立词干映射表，所述映射表包含所述各词与词干之间的映射关系；跳转步骤3；
步骤3，根据所述词干映射表，建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词映射的词干的词干向量；跳转步骤4；
步骤4，遍历分词后的所述语料，分别将遍历到的词作为当前词w并对当前词w执行步骤5，若遍历完成则结束，否则继续遍历；
步骤5，以当前词w为中心，向两侧分别滑动至多k个词建立窗口，遍历所述窗口中除当前词w以外的所有词，分别将遍历到的词作为当前词w的当前上下文词c并对当前上下文词c执行步骤6，若遍历完成则继续步骤4的执行，否则继续遍历；
步骤6，按照如下公式计算当前词w与当前上下文词c的相似度：
其中，q表示当前词w的词干，sim(w,c)表示当前词w与当前上下文词c的相似度；表示q的词干向量，表示w的词向量，表示c的词向量，表示针对两个向量的特定运算，所述特定运算为点积运算、或者夹角余弦运算、或者欧式距离运算；β1、β2为权重参数；跳转步骤7；
步骤7，随机抽取λ个词作为负样例词，按照如下损失函数计算对应的损失表征值l(w,c)：
其中，c’是随机抽取的负样例词，而Ec'∈p(V)[x]是指随机抽取的负样例词c’满足概率分布p(V)的情况下，表达式x的期望值，σ(·)是神经网络激励函数，定义为
根据计算出的损失表征值l(w,c)计算所述损失函数对应的梯度，根据所述梯度，对q的词干向量和当前上下文词c的词向量进行更新。
所述另一种词向量处理方法中各步骤可以由相同或者不同的模块执行，本说明书对此并不做具体限定。
上面为本说明书实施例提供的词向量处理方法，基于同样的思路，本说明书实施例还提供了对应的装置，如图6所示。
图6为本说明书实施例提供的对应于图2的一种词向量处理装置的结构示意图，该装置可以位于图2中流程的执行主体，包括：
分词模块601，对语料分词得到各词；
确定模块602，确定所述各词对应的词干；
初始化模块603，建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
训练模块604，根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
可选地，所述确定模块602确定所述各词对应的词干，具体包括：
所述确定模块602根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过的词；
分别针对所述确定的词，执行：
确定该词对应的词干。
可选地，所述确定模块602根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过的词，具体包括：
所述确定模块602根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过且出现次数不少于设定次数的词。
可选地，所述初始化模块603初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量，具体包括：
所述初始化模块603采用随机初始化的方式或者按照指定概率分布初始化的方式，初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量，其中，相同词干的词干向量也相同。
可选地，所述训练模块604根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练，具体包括：
所述训练模块604确定分词后的所述语料中的指定词，以及所述指定词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词；
根据所述指定词对应的词干的词干向量，以及所述上下文词的词向量，确定所述指定词与所述上下文词的相似度；
根据所述指定词与所述上下文词的相似度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
可选地，所述训练模块604根据所述指定词与所述上下文词的相似度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新，具体包括：
所述训练模块604从所述各词中选择一个或多个词，作为负样例词；
确定所述指定词与各所述负样例词的相似度；
根据指定的损失函数、所述指定词与所述上下文词的相似度，以及所述指定词与各所述负样例词的相似度，确定所述指定词对应的损失表征值；
根据所述损失表征值，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
可选地，所述训练模块604根据所述损失表征值，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新，具体包括：
所述训练模块604根据所述损失表征值，确定所述损失函数对应的梯度；
根据所述梯度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
可选地，所述训练模块604从所述各词中选择一个或多个词，作为负样例词，具体包括：
所述训练模块604从所述各词中随机选择一个或多个词，作为负样例词。
可选地，所述训练模块604根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练，具体包括：
所述训练模块604对分词后的所述语料进行遍历，分别对分词后的所述语料中的词执行：
确定该词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词；
分别根据所述上下文词，执行：
根据该词对应的词干的词干向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度；
根据该词与该上下文词的相似度，对该上下文词的词向量和该词对应的词干的词干向量进行更新。
可选地，所述训练模块604根据该词对应的词干的词干向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度，具体包括：
所述训练模块604根据该词对应的词干的词干向量、该词的词向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度。
可选地，所述训练模块604确定该词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词，具体包括：
所述训练模块604在分词后的所述语料中，通过以该词为中心，向左和/或向右滑动指定数量个词的距离，建立窗口；
将所述窗口中该词以外的词确定为该词的上下文词。
可选地，所述词为英文词。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了对应的一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
对语料分词得到各词；
确定所述各词对应的词干；
建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
基于同样的思路，本说明书实施例还提供了对应的一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：
对语料分词得到各词；
确定所述各词对应的词干；
建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本说明书实施例提供的装置、电子设备、非易失性计算机存储介质与方法是对应的，因此，装置、电子设备、非易失性计算机存储介质也具有与对应方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述对应装置、电子设备、非易失性计算机存储介质的有益技术效果。
在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (26)
1.一种词向量处理方法，包括：
对语料分词得到各词；
确定所述各词对应的词干；
建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
2.如权利要求1所述的方法，所述确定所述各词对应的词干，具体包括：
根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过的词；
分别针对所述确定的互不相同的词，执行：
确定该词对应的词干。
3.如权利要求2所述的方法，所述根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过的词，具体包括：
根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过且出现次数不少于设定次数的词。
4.如权利要求1所述的方法，所述初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量，具体包括：
采用随机初始化的方式或者按照指定概率分布初始化的方式，初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量，其中，相同词干的词干向量也相同。
5.如权利要求1所述的方法，所述根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练，具体包括：
确定分词后的所述语料中的指定词，以及所述指定词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词；
根据所述指定词对应的词干的词干向量，以及所述上下文词的词向量，确定所述指定词与所述上下文词的相似度；
根据所述指定词与所述上下文词的相似度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
6.如权利要求5所述的方法，所述根据所述指定词与所述上下文词的相似度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新，具体包括：
从所述各词中选择一个或多个词，作为负样例词；
确定所述指定词与各所述负样例词的相似度；
根据指定的损失函数、所述指定词与所述上下文词的相似度，以及所述指定词与各所述负样例词的相似度，确定所述指定词对应的损失表征值；
根据所述损失表征值，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
7.如权利要求6所述的方法，所述根据所述损失表征值，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新，具体包括：
根据所述损失表征值，确定所述损失函数对应的梯度；
根据所述梯度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
8.如权利要求6所述的方法，所述从所述各词中选择一个或多个词，作为负样例词，具体包括：
从所述各词中随机选择一个或多个词，作为负样例词。
9.如权利要求1所述的方法，所述根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练，具体包括：
对分词后的所述语料进行遍历，分别对分词后的所述语料中的词执行：
确定该词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词；
分别根据所述上下文词，执行：
根据该词对应的词干的词干向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度；
根据该词与该上下文词的相似度，对该上下文词的词向量和该词对应的词干的词干向量进行更新。
10.如权利要求9所述的方法，所述根据该词对应的词干的词干向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度，具体包括：
所述根据该词对应的词干的词干向量、该词的词向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度。
11.如权利要求9所述的方法，所述确定该词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词，具体包括：
在分词后的所述语料中，通过以该词为中心，向左和/或向右滑动指定数量个词的距离，建立窗口；
将所述窗口中该词以外的词确定为该词的上下文词。
12.如权利要求1～11任一项所述的方法，所述词为英文词。
13.一种词向量处理装置，包括：
分词模块，对语料分词得到各词；
确定模块，确定所述各词对应的词干；
初始化模块，建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
训练模块，根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
14.如权利要求13所述的装置，所述确定模块确定所述各词对应的词干，具体包括：
所述确定模块根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过的词；
分别针对所述确定的互不相同的词，执行：
确定该词对应的词干。
15.如权利要求14所述的装置，所述确定模块根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过的词，具体包括：
所述确定模块根据对所述语料分词的结果，确定在所述语料中出现过且出现次数不少于设定次数的词。
16.如权利要求13所述的装置，所述初始化模块初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量，具体包括：
所述初始化模块采用随机初始化的方式或者按照指定概率分布初始化的方式，初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量，其中，相同词干的词干向量也相同。
17.如权利要求13所述的装置，所述训练模块根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练，具体包括：
所述训练模块确定分词后的所述语料中的指定词，以及所述指定词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词；
根据所述指定词对应的词干的词干向量，以及所述上下文词的词向量，确定所述指定词与所述上下文词的相似度；
根据所述指定词与所述上下文词的相似度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
18.如权利要求17所述的装置，所述训练模块根据所述指定词与所述上下文词的相似度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新，具体包括：
所述训练模块从所述各词中选择一个或多个词，作为负样例词；
确定所述指定词与各所述负样例词的相似度；
根据指定的损失函数、所述指定词与所述上下文词的相似度，以及所述指定词与各所述负样例词的相似度，确定所述指定词对应的损失表征值；
根据所述损失表征值，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
19.如权利要求18所述的装置，所述训练模块根据所述损失表征值，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新，具体包括：
所述训练模块根据所述损失表征值，确定所述损失函数对应的梯度；
根据所述梯度，对所述上下文词的词向量和所述指定词对应的词干的词干向量进行更新。
20.如权利要求18所述的装置，所述训练模块从所述各词中选择一个或多个词，作为负样例词，具体包括：
所述训练模块从所述各词中随机选择一个或多个词，作为负样例词。
21.如权利要求13所述的装置，所述训练模块根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练，具体包括：
所述训练模块对分词后的所述语料进行遍历，分别对分词后的所述语料中的词执行：
确定该词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词；
分别根据所述上下文词，执行：
根据该词对应的词干的词干向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度；
根据该词与该上下文词的相似度，对该上下文词的词向量和该词对应的词干的词干向量进行更新。
22.如权利要求21所述的装置，所述训练模块根据该词对应的词干的词干向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度，具体包括：
所述训练模块根据该词对应的词干的词干向量、该词的词向量，以及该上下文词的词向量，确定该词与该上下文词的相似度。
23.如权利要求21所述的装置，所述训练模块确定该词在分词后的所述语料中的一个或多个上下文词，具体包括：
所述训练模块在分词后的所述语料中，通过以该词为中心，向左和/或向右滑动指定数量个词的距离，建立窗口；
将所述窗口中该词以外的词确定为该词的上下文词。
24.如权利要求13～23任一项所述的装置，所述词为英文词。
25.一种词向量处理方法，包括：
步骤1，对语料分词，并建立通过所述分词得到的各词构成的词汇表，其中，所述各词不包括在所述语料中出现次数少于设定次数的词；跳转步骤2；
步骤2，根据所述词汇表，建立词干映射表，所述映射表包含所述各词与词干之间的映射关系；跳转步骤3；
步骤3，根据所述词干映射表，建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词映射的词干的词干向量；跳转步骤4；
步骤4，遍历分词后的所述语料，分别将遍历到的词作为当前词w并对当前词w执行步骤5，若遍历完成则结束，否则继续遍历；
步骤5，以当前词w为中心，向两侧分别滑动至多k个词建立窗口，遍历所述窗口中除当前词w以外的所有词，分别将遍历到的词作为当前词w的当前上下文词c并对当前上下文词c执行步骤6，若遍历完成则继续步骤4的执行，否则继续遍历；
步骤6，按照如下公式计算当前词w与当前上下文词c的相似度：
其中，q表示当前词w的词干，sim(w,c)表示当前词w与当前上下文词c的相似度；表示q的词干向量，表示w的词向量，表示c的词向量，⊙表示针对两个向量的特定运算，所述特定运算为点积运算、或者夹角余弦运算、或者欧式距离运算；β1、β2为权重参数；跳转步骤7；
步骤7，随机抽取λ个词作为负样例词，按照如下损失函数计算对应的损失表征值l(w,c)：
<mrow>
<mi>l</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>w</mi>
<mo>,</mo>
<mi>c</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mi>l</mi>
<mi>o</mi>
<mi>g</mi>
<mi>&sigma;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>m</mi>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>w</mi>
<mo>,</mo>
<mi>c</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>&lambda;</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>E</mi>
<mrow>
<msup>
<mi>c</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>&Element;</mo>
<mi>p</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>V</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
</msub>
<mo>&lsqb;</mo>
<mi>l</mi>
<mi>o</mi>
<mi>g</mi>
<mi>&sigma;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mo>-</mo>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>m</mi>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>w</mi>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>c</mi>
<mo>,</mo>
</msup>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>;</mo>
</mrow>
其中，c’是随机抽取的负样例词，而Ec'∈p(V)[x]是指随机抽取的负样例词c’满足概率分布p(V)的情况下，表达式x的期望值，σ(·)是神经网络激励函数，定义为
根据计算出的损失表征值l(w,c)计算所述损失函数对应的梯度，根据所述梯度，对q的词干向量和当前上下文词c的词向量进行更新。
26.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
对语料分词得到各词；
确定所述各词对应的词干；
建立并初始化所述各词的词向量，以及所述各词对应的词干的词干向量；
根据所述词向量、所述词干向量，以及分词后的所述语料，对所述词向量和所述词干向量进行训练。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710583797.6A CN107577659A (zh) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | 词向量处理方法、装置以及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710583797.6A CN107577659A (zh) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | 词向量处理方法、装置以及电子设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107577659A true CN107577659A (zh) | 2018-01-12 |
Family
ID=61049601
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710583797.6A Pending CN107577659A (zh) | 2017-07-18 | 2017-07-18 | 词向量处理方法、装置以及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107577659A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110147446A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-20 | 中国地质大学（武汉） | 一种基于双层attention机制的词嵌入方法、设备及存储设备 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105786782A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-07-20 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种词向量的训练方法和装置 |
| WO2016210203A1 (en) * | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Learning entity and word embeddings for entity disambiguation |
-
2017
- 2017-07-18 CN CN201710583797.6A patent/CN107577659A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016210203A1 (en) * | 2015-06-26 | 2016-12-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Learning entity and word embeddings for entity disambiguation |
| CN105786782A (zh) * | 2016-03-25 | 2016-07-20 | 北京搜狗科技发展有限公司 | 一种词向量的训练方法和装置 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| QIU S, GAO B: "Co-learning of Word Representations and Morpheme Representations", 《PROCEEDINGS OF COLING》 * |
| 张志华: "基于深度学习的情感词向量及文本情感分析的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 * |
| 蒋振超: "基于词语关系的词向量模型", 《中文信息学报》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110147446A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-20 | 中国地质大学（武汉） | 一种基于双层attention机制的词嵌入方法、设备及存储设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102117799B1 (ko) | 단어 벡터 처리 방법 및 장치 | |
| TWI701588B (zh) | 詞向量處理方法、裝置以及設備 | |
| WO2019192261A1 (zh) | 一种支付方式推荐方法、装置及设备 | |
| US11030411B2 (en) | Methods, apparatuses, and devices for generating word vectors | |
| CN107957989A (zh) | 基于集群的词向量处理方法、装置以及设备 | |
| CN108874765B (zh) | 词向量处理方法及装置 | |
| TWI686713B (zh) | 詞向量產生方法、裝置以及設備 | |
| CN110119860A (zh) | 一种垃圾账号检测方法、装置以及设备 | |
| CN107423269A (zh) | 词向量处理方法及装置 | |
| CN107402945A (zh) | 词库生成方法及装置、短文本检测方法及装置 | |
| CN107562716A (zh) | 词向量处理方法、装置以及电子设备 | |
| CN107247704A (zh) | 词向量处理方法、装置以及电子设备 | |
| CN107562715A (zh) | 词向量处理方法、装置以及电子设备 | |
| CN107577658A (zh) | 词向量处理方法、装置以及电子设备 | |
| CN108170663A (zh) | 基于集群的词向量处理方法、装置以及设备 | |
| CN107577659A (zh) | 词向量处理方法、装置以及电子设备 | |
| CN107844472A (zh) | 词向量处理方法、装置以及电子设备 | |
| CN108681490A (zh) | 针对rpc信息的向量处理方法、装置以及设备 | |
| CN107679547A (zh) | 一种针对二分类模型的数据处理方法、装置以及电子设备 | |
| CN110516814A (zh) | 一种业务模型参数值确定方法、装置、设备及介质 | |
| CN110321433A (zh) | 确定文本类别的方法及装置 | |
| CN116186272B (zh) | 一种联合训练方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| Kim et al. | A deep learning convolution architecture for simple embedded applications | |
| CN106802952A (zh) | 海量数据的处理方法、提取方法以及处理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| REG | Reference to a national code |
Ref country code: HK Ref legal event code: DE Ref document number: 1248351 Country of ref document: HK |
|
| TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20191206 Address after: P.O. Box 31119, grand exhibition hall, hibiscus street, 802 West Bay Road, Grand Cayman, ky1-1205, Cayman Islands Applicant after: Innovative advanced technology Co., Ltd Address before: A four-storey 847 mailbox in Grand Cayman Capital Building, British Cayman Islands Applicant before: Alibaba Group Holding Co., Ltd. |
|
| TA01 | Transfer of patent application right | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180112 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |