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申请/专利权人：河北数云堂智能科技有限公司

摘要：本发明保护多音字读音消歧装置及方法。该装置包括数据处理模块用于：获取包含多音字的原始数据文本，并进行数据预处理，得到第一文本样本；特征提取模块用于：向第一文本样本中分别加入目标多音字的N条读音释义信息，得到N条第二文本样本；N由目标多音字的读音个数所决定；每一读音释义信息包括：读音及相应的词典释义；对目标文本样本进行特征提取，得到相应的多音字读音消歧特征；目标文本样本包括N个第二文本样本；目标文本样本中需进行多音字读音消歧的多音字为目标多音字；模型推断模块用于：将目标文本样本的多音字读音消歧特征输入训练好的多音字读音消歧神经网络，由训练好的多音字读音消歧神经网络决策出目标多音字的最终读音。

主权项：1.一种多音字读音消歧装置，其特征在于，包括数据处理模块、特征提取模块和模型推断模块；其中，所述数据处理模块用于：获取包含多音字的原始数据文本，并进行数据预处理，得到第一文本样本；所述特征提取模块用于：在预测阶段，向所述第一文本样本中分别加入所述目标多音字的N条读音释义信息，得到N条第二文本样本；所述N由所述目标多音字的读音个数所决定；每一读音释义信息包括：读音及相应的词典释义；对目标文本样本进行特征提取，得到相应的多音字读音消歧特征；在预测阶段，所述目标文本样本包括所述N个第二文本样本；所述目标文本样本中需进行多音字读音消歧的多音字为目标多音字；所述模型推断模块用于：在预测阶段，将所述目标文本样本的多音字读音消歧特征输入训练好的多音字读音消歧神经网络，由所述训练好的多音字读音消歧神经网络决策出所述目标多音字的最终读音；所述特征提取模块至少包括：文本加工模块，用于：在预测阶段，向所述第一文本样本中分别加入所述目标多音字的N条读音释义信息，得到N个第二文本样本；嵌入生成模块，用于：提取所述目标文本样本的多通道特征；特征表示模块，用于：根据所述多通道特征，提取所述目标文本样本的浅层语义特征和深层语义特征；对所述浅层语义特征和深层语义特征进行拼接，并对拼接结果提取融合表示向量作为所述多音字读音消歧特征；所述文本加工模块包括：多音字词性提取单元，用于在所述第一文本样本中，为所述目标多音字所属的词添加词性；多音字释义拓展单元，用于在预测阶段，向所述第一文本样本中分别加入所述目标多音字的N条读音释义信息；所述嵌入生成模块包括：词性嵌入生成单元，用于为所述目标多音字所属的词所对应的词性，生成词性向量；读音嵌入生成单元，用于根据所述读音释义信息中的读音，生成读音向量；词嵌入生成单元，用于将所述目标文本样本中每一个字符转换成词向量；位置嵌入生成单元，用于生成所述目标文本样本中每一个字符的位置信息向量；段落嵌入生成单元，用于：为所述目标文本样本中的每一个字符分配段落索引，不同的段落索引用于表征相应的字符属于原始数据文本或释义信息；将每一字符的段落索引转换成唯一的段落信息向量；所述特征表示模块包括：浅层语义特征表示单元，用于对所述词性向量与所述读音向量进行拼接，得到所述浅层语义特征；深层语义特征表示单元，用于从所述词向量、所述位置信息向量和所述段落信息向量中，提取深层语义特征；特征融合单元，用于：对所述浅层语义特征和深层语义特征进行拼接，并对拼接结果提取融合表示向量作为所述多音字读音消歧特征。

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