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申请/专利权人：北京北大软件工程股份有限公司
摘要：本发明涉及一种中文词义表示学习方法及装置，包括获取训练语料，生成全局上下文矩阵；对HowNet知识库进行解析，生成词义‑词相似度矩阵；根据所述全局上下文矩阵和词义‑词相似度矩阵，计算生成全局词义上下文向量；对所述全局词义上下文向量进行词义软消歧；采用基于注意力拓展的跳字模型对词义软消歧后的词义向量进行训练，输出词义向量。本发明通过提出的上下文软消歧机制，能够捕捉词的真正词义，提高深度学习模型在下游任务的效果。
主权项：1.一种中文词义表示学习方法，其特征在于，包括：获取训练语料，生成全局上下文矩阵；对HowNet知识库进行解析，生成词义-词相似度矩阵；根据所述全局上下文矩阵和词义-词相似度矩阵，计算生成全局词义上下文向量；对所述全局词义上下文向量进行词义软消歧；采用基于注意力拓展的跳字模型对词义向量进行训练，输出词义向量；所述对HowNet知识库进行解析，生成词义-词相相似度矩阵，包括：对HowNet知识库进行解析，计算每个词义之间的相似度；根据每个词义之间的相似度计算词义和每个词之间的相似度，生成词义-词相似度矩阵；所述计算每个词义之间的相似度，包括：计算HowNet知识库中定义的每一个词义之间的距离；根据每个词和词义之间的距离生成词义-词相似度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京北大软件工程股份有限公司 一种中文词义表示学习方法及装置
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