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[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202011301471.8 申請(qǐng)日: 2020-11-19
公開(kāi)(公告)號(hào): CN112528016A 公開(kāi)(公告)日: 2021-03-19
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 彭德光;孫健;黃攀;湯斌;易興 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 重慶兆光科技股份有限公司
主分類(lèi)號(hào): G06F16/35 分類(lèi)號(hào): G06F16/35;G06K9/62
代理公司: 重慶渝之知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 50249 代理人: 陸蕾
地址: 400000 重慶市沙坪*** 國(guó)省代碼: 重慶;50
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 球面 投影 文本 分類(lèi) 方法
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,包括:

構(gòu)建文本向量與低維球面的投影關(guān)系,將輸入的文本向量投影到所述低維球面中,獲取所述文本向量的球面表示;

將所述球面表示輸入文本分類(lèi)模型,獲取輸入文本的球面語(yǔ)義表示。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,構(gòu)建文本向量與低維球面的投影關(guān)系,包括:

設(shè)置所述低維球面的維度,獲取所述文本向量的每一維數(shù)據(jù)在所述低維球面各維度的分量表示;

根據(jù)所述分量表示獲取每一維數(shù)據(jù)的投影角度,將所述文本向量的球面表示。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,所述分量表示記為:

y1=rcosθ1,y2=rsinθ1cosθ2,y3=rsinθ1sinθ2cosθ3

yL-1=rsinθ1sinθ2...sinθL-2cosθL-1,yL=rsinθ1sinθ2...sinθL-1sinθL

其中,r=|y|,y=(y,...,yL)∈RL,L為所述低維球面的維度;y=As;A為投影參數(shù),s為文本向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,所述投影角度表示為:

Pb(s)=angle(As),A∈RL×n

其中,angle為求角度函數(shù),L為所述低維球面的維度,n為所述文本向量的維度;s為文本向量,A為投影參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,將所述球面表示輸入文本分類(lèi)模型,獲取輸入文本的球面語(yǔ)義表示,包括:

通過(guò)所述文本分類(lèi)模型的線(xiàn)性變換矩陣對(duì)所述球面表示進(jìn)行線(xiàn)性變換后,通過(guò)softmax獲取類(lèi)別輸出作為所述球面語(yǔ)義表示。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,所述類(lèi)別輸出的計(jì)算方式為:

p=soitmax(BPb(s))=softmax(B angle(As))

其中,B為線(xiàn)性變換矩陣;|B|≤cb,|A|≤ca

7.根據(jù)權(quán)利要求2至6任一所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,在所述文本分類(lèi)模型訓(xùn)練階段,根據(jù)所述投影角度構(gòu)建代價(jià)函數(shù);

根據(jù)所述代價(jià)函數(shù)采用梯度下降更新所述投影參數(shù)和所述線(xiàn)性變換矩陣。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,所述代價(jià)函數(shù)表示為:

其中,tk為第k樣本的類(lèi)別輸出向量,pk為第k樣本的類(lèi)別輸出。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,根據(jù)訓(xùn)練得到的投影參數(shù),確定低維球面的投影關(guān)系;

將多個(gè)文本對(duì)應(yīng)的文本向量分別輸入所述低維球面,分別獲取每個(gè)文本向量對(duì)應(yīng)的球面表示;

根據(jù)所述球面表示的投影夾角或角度差的模長(zhǎng)度量文本間的相似度。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于低維球面投影的文本分類(lèi)方法,其特征在于,所述相似度度量方式表示為:

similarity=||Pb(s1)-Pb(s2)||1

其中,s1和s2分別表示兩個(gè)不同的文本向量。

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