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公开(公告)号：CN116956889A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310622720.0
申请日：2023-05-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/242
Abstract: 本发明提出一种面向多语言大模型的词语表示学习方法。所述方法在表示能力上能够显著高于主流的静态和动态词向量模型。本发明突破性地将单语词的向量表示改进为多点的流形表示。这种新的框架有望增加词向量空间的整体容量，更好地应对一词多义与细微上下文含义变化的场景。从流形学习与模式匹配的这一观点出发，充分利用现有的语言模型，挖掘词的空间表征能力，提高词语表示空间的完整性，使语言空间和词空间具有形式统一的表示。
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