[發明專利]基于人工智能的語義關系的輸出和存儲方法、電子設備

在審

• 申請號: 202010579662.4
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111723581A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 周純
• 申請（專利權）人: 寧波富萬信息科技有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06F40/284;G06N3/04;G06F17/16
• 代理公司: 北京衛智暢科專利代理事務所(普通合伙) 11557
• 代理人: 陳佳

1.一種基于人工智能的語義關系的輸出和存儲方法，包括：

獲取輸入單詞集合；

對于所述輸入單詞集合中的每個單詞，生成該單詞的結構化特征向量，得到所述輸入單詞集合的結構化特征向量集合；

將所述結構化特征向量集合輸入預先訓練的第一神經網絡，生成第一特征集合；

基于所述第一特征集合，確定所述語義關系集合；

將所述語義關系集合加密后，發送至支持顯示的設備存儲并顯示所述語義關系集合。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述對于所述輸入單詞集合中的每個單詞，生成該單詞的結構化特征向量，包括：

確定該單詞在所述輸入單詞集合中出現次數的獨熱向量；

確定該單詞在所述輸入單詞集合中出現類型的獨熱向量；

串聯所述出現次數的獨熱向量和所述出現類型的獨熱向量，得到該單詞的結構化特征向量。

3.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述第一特征集合，確定所述語義關系集合，包括：

對所述第一特征集合中的每個第一特征，將該第一特征輸入預先訓練的第二神經網絡，得到第二特征，以生成所述輸入單詞集合的第二特征集合；

基于所述第一特征集合和所述第二特征集合，生成分類結果矩陣；

基于所述分類結果矩陣，確定所述語義關系集合。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述第二神經網絡包括第一信息提取層、第二信息提取層和融合層；以及

所述對所述第一特征集合中的每個第一特征，將該第一特征輸入預先訓練的第二神經網絡，得到第二特征，包括：

將該第一特征輸入所述第一信息提取層，得到第一子特征向量；

將該第一特征輸入所述第二信息提取層，得到第二子特征向量；

將所述第一子特征向量和所述第二子特征向量輸入所述融合層，得到第二特征。

5.根據權利要求4所述的方法，其中，所述基于所述第一特征集合和所述第二特征集合，生成分類結果矩陣，包括：

拼接所述第一特征集合和所述第二特征集合，生成第三特征集合；

將所述第三特征集合輸入預先定義的分類器，生成所述分類結果矩陣。

6.根據權利要求5所述的方法，其中，所述將所述語義關系加密后，發送至支持顯示的設備存儲并顯示所述語義關系集合，包括：

利用下式確定生成矩陣：其中，A是所述生成矩陣，A包括m行和n列，m是所述語義關系集合中所包括的語義關系數目，k是任意整數，n＝m+k，γ是從有限域中的元素GF(2^p)中隨機生成的數值，GF表示有限域，p為正整數，2^p表示2的p次冪，表示位于矩陣A中第2行第1列位置的從有限域中隨機生成的數值，表示位于矩陣A中第2行第m列位置的從有限域中隨機生成的數值，表示位于矩陣A中第2行第n列位置的從有限域中隨機生成的數值，表示位于矩陣A中第m行第1列位置的從有限域中隨機生成的數值，表示位于矩陣A中第m行第m列位置的從有限域中隨機生成的數值，表示位于矩陣A中第m行第n列位置的從有限域中隨機生成的數值；

利用所述生成矩陣A去乘所述語義關系集合，得到加密后的語義關系集合，其中，所述加密后的語義關系集合包括n個加密后的語義關系，n＝m+k，m是所述語義關系集合中所包括的語義關系數目，k是任意整數；

將所述加密后的語義關系集合發送至支持顯示的設備存儲并顯示所述加密后的語義關系集合，其中，所述設備隨機確定n個存儲單元用于存儲所述加密后的語義關系集合，n＝m+k，m是所述語義關系集合中所包括的語義關系數目，k是任意整數。