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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-03-22
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN117933372B
主分类号：G06N5/02
分类号：G06N5/02;G06F40/211;G06F40/30
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.07#授权;2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本发明属于自然语言处理的技术领域，更具体地，涉及一种面向数据增强的词汇组合知识建模方法及装置。所述方法包括：S1、构造句法空间的映射函数；S2、构造词汇组合的评分函数；S3、基于所述映射函数和评分函数，构建词汇组合知识模型，并利用词汇组合样本对所述词汇组合知识模型进行训练，以得到词汇组合知识目标模型；S4、利用所述词汇组合知识目标模型进行基于词汇组合知识的文本改写与数据增强。本发明基于依存句法和词汇语用的词汇组合知识，对细粒度的词汇语用知识进行建模，能够产生语义一致且句法合理的改写样本，适用于数据增强任务。
主权项：1.一种面向数据增强的词汇组合知识建模方法，其特征在于，所述方法包括：S1、构造句法空间的映射函数，对于每一个依存句法关系，函数表示将词汇的语义向量表示映射到依存句法关系的空间中，形成句法向量表示，则构造的映射函数表示为： ，（1）；式（1）中：表示句法向量表示，表示头词或尾词，表示映射函数，表示线性变化，为非线性激活函数，表示词汇的语义向量表示，表示语义空间的维度，表示句法空间的维度；S2、构造词汇组合的评分函数，使用双线性能量函数作为评分函数，即有： （2）；式（2）中：表示双线性能量函数，表示头词映射到依存句法关系的空间中的句法向量表示，表示尾词映射到依存句法关系的空间中的句法向量表示，表示依存句法关系所属的关系基本类型，表示关系基本类型所对应的矩阵；S3、基于所述映射函数和评分函数，构建词汇组合知识模型，并利用词汇组合样本对所述词汇组合知识模型进行训练，以得到词汇组合知识目标模型；其中，基于所述映射函数和评分函数，构建词汇组合知识模型，具体为：，表示映射函数的集合，表示评分函数；S4、利用所述词汇组合知识目标模型进行基于词汇组合知识的文本改写与数据增强。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种面向数据增强的词汇组合知识建模方法及装置
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