一种结合正则表达式和神经网络的自然语言任务处理方法和装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201911006241.6
IPC分类号：G06N3/04;G06F16/35
申请日期：
2019-10-22
申请人：
北京大学

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著录项信息

专利名称	一种结合正则表达式和神经网络的自然语言任务处理方法和装置
申请号	CN201911006241.6	申请日期	2019-10-22
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-03-24	公开/公告号	CN110909864A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;F;1;6;/;3;5查看分类表>
申请人	北京大学	申请人地址	北京市海淀区颐和园路5号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京大学	当前权利人	北京大学
发明人	叶元;罗炳峰;冯岩松;贾爱霞;赵东岩
代理机构	北京君尚知识产权代理有限公司	代理人	邱晓锋

摘要

本发明公开一种结合正则表达式和神经网络模型的自然语言任务处理方法和装置。本方法为：1)给定一个自然语言相关的任务，针对该任务涉及的具体领域，获取正则表达式形式的领域知识，得到正则表达式集合；2)针对该任务选择一个基础的能够解决该任务的神经网络模型；3)在神经网络模型的训练过程中引入正则表达式集合中蕴含的领域知识，从而提升神经网络模型针对该任务的性能，正则表达式和神经网络模型的结合可以在不同层面上进行，包括输入层，模块层和输出层。本发明能够基于正则表达式形式的领域知识对神经网络模型的特定模块进行微调，并且辅助神经网络的训练，从而提升神经网络模型在该任务上的性能。

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