基于语义模型神经网络识别新词汇的方法、装置、系统、存储介质
基本信息
| 申请号 | CN202110192199.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112905742A | 公开（公告）日 | 2021-06-04 |
| 申请公布号 | CN112905742A | 申请公布日 | 2021-06-04 |
| 分类号 | G06F16/33;G06F16/36;G06F40/242;G06F40/247;G06F40/284;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈晨 | 申请（专利权）人 | 厦门吉比特网络技术股份有限公司 |
| 代理机构 | 厦门市新华专利商标代理有限公司 | 代理人 | 罗恒兰 |
| 地址 | 361004 福建省厦门市软件园二期望海路4号101室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于语义模型神经网络识别新词汇的方法、装置、系统、存储介质，其保留语义模型的在线判断状态，不中断其现有任务，同时，实时更新并训练出词向量模型，更新词向量字典，然后从词向量字典中探寻与新词汇最为接近的同义词，映射成同义词的索引，再将转化后的言论输入给语义模型进行判断。因为索引的是同义词，所以新词汇的词向量在空间维度上与旧词汇是最为接近的，语义模型训练过旧词汇的处理，也就能够识别新词汇映射为旧词汇后构成的新语句，从而进行正确的判断了。本发明在无需重新训练线上正在运行的神经网络的前提下，可以对从未接触过的新语句作出正确的语义判断。 |
