[發明專利]一種基于語義要素的低資源文本識別算法在審
| 申請號： | 202011001618.1 | 申請日： | 2020-09-22 |
| 公開（公告）號： | CN112131887A | 公開（公告）日： | 2020-12-25 |
| 發明（設計）人： | 付勇;井友鼎;杜創勝;王旭峰;甘志芳;王順智 | 申請（專利權）人： | 河南合眾偉奇云智科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F40/30 | 分類號： | G06F40/30;G06F40/211;G06N3/04;G06F16/35 |
| 代理公司： | 鄭州知己知識產權代理有限公司 41132 | 代理人： | 季發軍 |
| 地址： | 450000 河南省鄭州市鄭東新區*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 語義 要素 資源 文本 識別 算法 | ||
1.一種基于語義要素的低資源文本識別算法，其特征在于：所述算法包括：
S1、獲取文本句子，對文本句子進行編碼處理，得到編碼后的句子張量表示；
S2、對步驟S1中得到的句子張量表示進行語義要素識別處理，得到語義要素識別結果；
S3、用步驟S2中得到的語義要素識別結果對步驟S1中得到的句子張量表示進行縮放處理；
S4、利用均值池化的方法對步驟S3中經縮放的句子張量表示進行處理，得到語義要素向量表示；
S5、利用均值池化的方法對步驟S1中得到的句子張量表示進行處理，得到句子向量表示；
S6、將步驟S5中得到的句子向量表示與步驟S4中得到的語義要素向量表示進行拼接處理，得到句子最終表示；
S7、對步驟S6中得到的句子最終表示進行處理，得到最終的文本類型概率。
2.根據權利要求1所述的一種基于語義要素的低資源文本識別算法，其特征在于：所述步驟S1中使用LSTM或者Transformer對文本句子進行編碼處理。
3.根據權利要求1所述的一種基于語義要素的低資源文本識別算法，其特征在于：所述步驟S2中語義要素識別處理方法中包括sigmoid函數。
4.根據權利要求1所述的一種基于語義要素的低資源文本識別算法，其特征在于：所述步驟S3中縮放處理方法為元素級別的相乘。
5.根據權利要求1所述的一種基于語義要素的低資源文本識別算法，其特征在于：所述步驟S7中對句子最終表示的處理方法中包括softmax函數或sigmoid函數。
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