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申请/专利权人：北京搜狗科技发展有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置。其中的方法应用于神经网络，所述神经网络包括：隐层和输出层；所述方法包括：通过所述神经网络的输出层执行：接收输入向量；所述输入向量由所述隐层提供；提供聚类向量；所述原始矩阵由所述隐层或者词嵌入层提供；所述聚类向量为对原始矩阵的第一维度进行聚类得到，所述原始矩阵的第二维度的数量等于所述输入向量的维数；依据所述聚类向量和所述输入向量，确定所述输入向量对应的概率。本发明实施例可以降低输出层的运算量，进而可以提高神经网络的运算性能和处理效率。

主权项：1.一种数据处理方法，其特征在于，应用于神经网络，所述神经网络包括：隐层和输出层；所述方法应用于输入法的组词过程、输入法的联想过程、或者输入法的候选项调频过程；所述方法包括：通过所述神经网络的输出层执行：接收输入向量；所述输入向量由所述隐层提供；提供聚类向量；原始矩阵由所述隐层或者词嵌入层提供；所述聚类向量为对原始矩阵的第一维度进行聚类得到，所述原始矩阵的第二维度的数量等于所述输入向量的维数；其中，所述原始矩阵由所述隐层提供，所述原始矩阵对应所述隐层到所述输出层的权重矩阵；或者所述原始矩阵由所述词嵌入层提供，所述原始矩阵对应所述词嵌入层的词汇表；依据所述聚类向量和所述输入向量，确定所述输入向量对应的概率；其中，所述原始矩阵对应所述词嵌入层的词汇，所述输入向量对应的概率包括：词汇在预设条件下的概率；其中，在所述方法应用于输入法的组词过程时，所述词汇在预设条件下的概率用于：接收用户的输入串，并在词库中查询是否存在所述输入串对应的词条，若不存在所述输入串对应的词条，则根据n-gramn元模型对所述输入串进行智能组词，得到多个组词结果，并对所述多个组词结果对应的组词路径进行排序，从中确定组词路径最优的组词结果并向用户展示所述组词路径最优的组词结果；在所述方法应用于输入法的联想过程时，所述词汇在预设条件下的概率用于在用户未键入所述输入串的情况下，根据输入环境、和或上下文，向用户提供联想候选；在所述方法应用于输入法的候选项调频过程时，所述词汇在预设条件下的概率用于调节输入串对应候选项的展示位置，所述预设条件包括：输入环境、和或上下文、和或候选项的使用频率；其中，所述确定所述输入向量对应的概率，包括：确定单个聚类向量与所述输入向量对应的分概率参数；依据所述单个聚类向量包括元素的数量和所述分概率参数，确定所有聚类向量与所述输入向量对应的总概率参数；依据所述总概率参数，确定所述输入向量对应的概率。

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