公开(公告)号：CN111241843B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN201811446102.0

申请日：2018-11-29

Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 何广 ,  朱琦 ,  林鹏飞 ,  袁源 ,  覃玲华 ,  毛仕文 ,  陈开添

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明实施例提供一种基于复合神经网络的语义关系推断系统和方法。所述系统包括特征提取单元、训练单元以及决策单元，所述训练单元包括双生长短期记忆神经网络模型、分解焦距模型以及增强序列推断模型，特征提取单元，用于提取输入文本的词向量输出至所述训练单元；训练单元，用于接收所述词向量，将需要匹配的两个文本的词向量分别进行双生长短期记忆神经网络模型、分解焦距模型以及增强序列推断模型的训练，将各模型输出的结果向量输出至决策单元；决策单元，用于接收训练单元输入的结果向量，通过梯度增强决策树进行整合后输出需要匹配的两个文本的语义关系。本发明实施例能够提高同义词语义关系检测的精准度。

公开(公告)号：CN111241843A

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN201811446102.0

申请日：2018-11-29

Applicant: 中国移动通信集团广东有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 何广 ,  朱琦 ,  林鹏飞 ,  袁源 ,  覃玲华 ,  毛仕文 ,  陈开添

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明实施例提供一种基于复合神经网络的语义关系推断系统和方法。所述系统包括特征提取单元、训练单元以及决策单元，所述训练单元包括双生长短期记忆神经网络模型、分解焦距模型以及增强序列推断模型，特征提取单元，用于提取输入文本的词向量输出至所述训练单元；训练单元，用于接收所述词向量，将需要匹配的两个文本的词向量分别进行双生长短期记忆神经网络模型、分解焦距模型以及增强序列推断模型的训练，将各模型输出的结果向量输出至决策单元；决策单元，用于接收训练单元输入的结果向量，通过梯度增强决策树进行整合后输出需要匹配的两个文本的语义关系。本发明实施例能够提高同义词语义关系检测的精准度。