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申请/专利权人：北京搜狗科技发展有限公司
摘要：本申请公开了一种义项嵌入向量的训练方法，具体地，可以获取第一搜索词，所述第一搜索词包括至少两个义项，为方便描述，将所述至少两个义项中的任意一个义项称为第一义项，第一义项具备百科词条。在本申请中，在训练第一义项的嵌入向量时，可以基于第一义项相关的网页和第一义项的百科词条，确定与第一义项相关的关键词，并进一步利用所述与第一义项相关的关键词，训练得到第一义项的嵌入向量。由此可见，在本申请中，训练第一义项的嵌入向量时，不仅考虑了第一义项的百科词条，还考虑了第一义项相关的网页，从而提升了训练得到的第一义项的嵌入向量的准确性。
主权项：1.一种义项嵌入向量的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一搜索词，所述第一搜索词包括至少两个义项，所述至少两个义项包括第一义项，所述第一义项具备百科词条；根据所述第一义项相关的网页和所述第一义项的百科词条，确定与所述第一义项相关的关键词，其中包括：确定所述第一义项相关的网页，并提取所述网页的关键词，其中，以所述第一义项结合所述第一搜索词作为搜索关键词进行搜索，以得到与第一义项相关的网页；将所述网页的关键词与所述第一义项的百科词条进行匹配，将匹配的关键词，确定为与所述第一义项相关的关键词，其中，所述网页的关键词中与所述第一义项的百科词条匹配的关键词，指的是网页的关键词中、存在于第一义项的百科词条中的关键词；利用所述与所述第一义项相关的关键词，训练得到所述第一搜索词对应第一义项的嵌入向量；其中，所述网页的关键词，为所述网页包括的分词中术语词频-逆文本频率TF-IDF值大于第一阈值的分词；所述利用所述与所述第一义项相关的关键词，训练得到所述第一义项的嵌入向量，包括：利用skipgram模型以及所述与所述第一义项相关的关键词，训练得到所述第一义项的嵌入向量；其中：所述skipgram模型的损失函数，根据所述与所述第一义项相关的关键词的TF-IDF值得到。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京搜狗科技发展有限公司 一种义项嵌入向量的训练方法及装置
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