[發明專利]基于模式嵌入的自動樹庫轉化方法及系統有效
| 申請號： | 201810366793.7 | 申請日： | 2018-04-23 |
| 公開（公告）號： | CN108647254B | 公開（公告）日： | 2021-06-22 |
| 發明（設計）人： | 李正華;章波;江心舟;張民;陳文亮 | 申請（專利權）人： | 蘇州大學 |
| 主分類號： | G06F16/31 | 分類號： | G06F16/31;G06F40/284 |
| 代理公司： | 蘇州市中南偉業知識產權代理事務所(普通合伙) 32257 | 代理人： | 楊慧林 |
| 地址： | 215104 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 模式 嵌入 自動 轉化 方法 系統 | ||
1.一種基于模式嵌入的自動樹庫轉化方法，其特征在于，包括：
獲取雙樹對齊數據庫，所述雙樹對齊數據庫內存儲有采用兩種標注規范進行標注的句子；
分別計算各所述句子中每兩個詞在目標端樹中的依存弧分值，其中，所述的兩個詞分別以詞wi和詞wj表示，預設詞wi和詞wj在目標端樹中分別為修飾詞和核心詞，詞wi和詞wj在目標端樹中的依存弧分值計算過程包括：
根據詞wi和詞wj在源端樹dsrc中的句法關系，確定詞wi和詞wj的模式；
基于模式與嵌入向量對應表，將詞wi和詞wj的模式變換為對應的模式嵌入向量
將源端樹中詞wi的依存關系標簽、詞wj的依存關系標簽、詞wi和詞wj的最小公共祖先節點wa的依存關系標簽分別變換為依存關系嵌入向量
將模式嵌入向量和三個依存關系嵌入向量拼接起來，作為源端樹dsrc中詞wi和詞wj的結構信息的表示向量
基于循環神經網絡BiSeqLSTM，得到所述句子中各個詞各自對應的頂層輸出向量，詞wi和詞wj各自對應的頂層輸出向量
將詞wi和詞wj各自對應的頂層輸出向量分別與所述的表示向量拼接起來，作為感知器MLP的輸入；
感知器萃取出句法相關信息：
利用雙仿射計算詞wi和詞wj的目標端依存弧分值，具體計算公式為：
其中，Wb為雙仿射運算參數；
其中，將所述句子中各個詞的嵌入向量和該詞的詞性的嵌入向量進行拼接，得到該詞對應的拼接向量，以所述句子對應的全部拼接向量作為一個序列輸入至循環神經網絡BiSeqLSTM，運算處理后，循環神經網絡BiSeqLSTM的頂層輸出該句子的各個詞各自對應的頂層輸出向量，其中，詞wi和詞wj各自對應的頂層輸出向量表示為
2.根據權利要求1所述的基于模式嵌入的自動樹庫轉化方法，其特征在于，還包括：基于雙樹對齊數據庫中各句子的詞wi和詞wj在目標端樹的依存弧分值，進行數據訓練，得到有監督轉換模型，其中使用全局的CRFloss，對每一個句子定義損失函數。
3.根據權利要求1所述的基于模式嵌入的自動樹庫轉化方法，其特征在于，源端樹的詞和詞之間定義了9種模式，其中，其他情況根據詞和詞的路徑距離細分為4類，詞wk為所述句子中詞wi、詞wj以外的任一詞，表格表示如下：
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