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一种商品评论关键短语提取方法及系统 

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申请/专利权人:成都晓多科技有限公司

摘要:本发明公开了一种商品评论关键短语提取方法及系统,属于人工智能神经网络技术领域,该方法包括:提取训练文档中关键词并获取其同义词或和上位词以构建短语图谱;获取短语图谱中所有节点的词嵌入矩阵;获取待提取的商品评价短语级的向量;获取短语的同义词或和上位词的注意力机制向量;获取总是同时出现的短语的交叉注意力机制向量;获取当前时间步的输出从而提取出待提取的商品评价中的关键短语。本发明不仅可提取显性的关键词,还可以通过显性词的同义词、上位词找到隐形的关键短语,提高后续商品评价分析的效率和准确性。

主权项:1.一种商品评论关键短语提取方法,其特征在于包括:提取训练文档中关键词并获取其同义词或和上位词以构建短语图谱,所述短语图谱中以所述关键词及其同义词或和上位词作为节点;获取短语图谱中所有节点的词嵌入矩阵Ecocab;对待提取的商品评价进行编码,获取待提取的商品评价短语级的向量Hp;在解码过程中,通过上一时间步输出的关键词的向量矩阵与词嵌入矩阵Evocab之间的注意力权重,获取待提取的商品评价中短语的同义词或和上位词的注意力机制向量通过待提取的商品评价中短语的同义词或和上位词的注意力机制向量和待提取的商品评价短语级的向量Hp的注意力权重,获取总是同时出现的短语的交叉注意力机制向量通过当前时间步的生成概率以及拷贝概率,获取当前时间步的输出概率从而提取出待提取的商品评价中的关键短语;其中,当前时间步的生成概率基于当前时间步的总是同时出现的短语的交叉注意力机制向量获取,当前时间步的拷贝概率基于当前时间步的待提取的商品评价中短语的同义词或和上位词的注意力机制向量待提取的商品评价短语级的向量Hp获取,包括:利用公式:Pyt=ggenPgenyt+1-ggenPcopyyt;计算当前时间步的输出概率,其中,Pyt为当前时间步输出概率,Pcopyyt为当前时间步的拷贝概率,Pgenyt为当前时间步的生成概率,ggen为门机制;利用公式: 计算门机制,其中,ggen为门机制,为当前时间步的短语的同义词或和上位词的注意力机制向量,sigmoid为激活函数,mlp为多层感知机;利用公式: 计算当前时间步生成概率,其中,Pgenyt为当前时间步的生成概率,为当前时间步的短语的同义词或和上位词的注意力机制向量,softmax为激活函数,mlp为多层感知机;利用公式: 计算当前时间步的拷贝概率,其中,Pcopyyt为当前时间步的拷贝概率,at,i为拷贝注意力权重,为当前时间步的待提取的商品评价中短语的同义词或和上位词的注意力机制向量,wi为输入的第i个词,yt为当前时间步的输出,i:wi=yt表示当wi=yt时i的值取wi或者yt;softmax为激活函数,Hp为获取待提取的商品评价短语级的向量为权重矩阵。

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