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公开(公告)号：CN114417838A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210336467.8
申请日：2022-04-01
Applicant: 北京语言大学
IPC: G06F40/247 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及同义语块对提取技术领域，特别是指一种基于transformer模型提取同义语块对的方法，方法包括：获取待提取语句对并输入到transformer模型，获取transformer模型内部的ec_att_matrix和ecdc_att_matrix；在ec_att_matrix中，确定满足第一条件的最小内部矩阵，记录对应的语块以及标号，将语块确定为Query语块；对每个Query语块，确定满足第二条件的最小矩阵，确定Query语块对应的Title语块；根据Query语块以及对应的Title语块确定同义语块对。采用本发明，可以解决口语与书面语表达不一致的检索问题，提高效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114996464B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210845265.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京语言大学
Abstract: 本发明涉及文本分级技术领域，特别是指一种利用有序信息的文本分级方法及装置。方法包括：根据预设的文本等级的数量，确定初始二分类模型的数量；根据预设的文本等级以及初始样本，确定每个初始二分类模型对应的正样本以及负样本；根据每个初始二分类模型对应的正样本数据以及负样本数据，训练对应的初始二分类模型，得到训练完毕的多个二分类模型；将待分级文本分别输入到多个二分类模型中，得到每个二分类模型输出的二分类概率；根据每个二分类模型输出的二分类概率，得到待分级文本对应的文本等级。采用本发明，通过将一个多分类问题转化为多个二分类问题，有效利用了文本等级固有的有序性信息，提升了文本分级的准确率。
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公开(公告)号：CN114996464A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210845265.6
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京语言大学
Abstract: 本发明涉及文本分级技术领域，特别是指一种利用有序信息的文本分级方法及装置。方法包括：根据预设的文本等级的数量，确定初始二分类模型的数量；根据预设的文本等级以及初始样本，确定每个初始二分类模型对应的正样本以及负样本；根据每个初始二分类模型对应的正样本数据以及负样本数据，训练对应的初始二分类模型，得到训练完毕的多个二分类模型；将待分级文本分别输入到多个二分类模型中，得到每个二分类模型输出的二分类概率；根据每个二分类模型输出的二分类概率，得到待分级文本对应的文本等级。采用本发明，通过将一个多分类问题转化为多个二分类问题，有效利用了文本等级固有的有序性信息，提升了文本分级的准确率。
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公开(公告)号：CN114417838B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210336467.8
申请日：2022-04-01
Applicant: 北京语言大学
IPC: G06F40/247 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及同义语块对提取技术领域，特别是指一种基于transformer模型提取同义语块对的方法，方法包括：获取待提取语句对并输入到transformer模型，获取transformer模型内部的ec_att_matrix和ecdc_att_matrix；在ec_att_matrix中，确定满足第一条件的最小内部矩阵，记录对应的语块以及标号，将语块确定为Query语块；对每个Query语块，确定满足第二条件的最小矩阵，确定Query语块对应的Title语块；根据Query语块以及对应的Title语块确定同义语块对。采用本发明，可以解决口语与书面语表达不一致的检索问题，提高效率和准确率。
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