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双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧

2026-03-19 10:40:07 147次浏览

技术特征:

1.双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧,该方法包含以下步骤:

2.根据权利要求1所述的双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧,其特征在于,所述步骤1中,对生物医学语料中的所有句子进行词性标注和语义类标注,具体为:

3.根据权利要求1所述的双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧,其特征在于,所述步骤2中,设置词窗大小和歧义词,把词窗从左向右移动,计算词窗移动过程中将出现歧义词的词窗内的其它词汇的词频总值,选取词频总值最高的词汇,并将它们的词性和语义类作为消歧特征,具体为:

4.根据权利要求1所述的双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧,其特征在于,所述步骤3中,将处理好的生物医学语料按照7:3划分为训练数据和测试数据,利用bert模型对训练数据和测试数据进行向量化处理,具体为:

5.根据权利要求1所述的双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧,其特征在于,所述步骤4中,利用训练数据来优化双通道循环胶囊神经网络,具体为:

6.根据权利要求1所述的双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧,其特征在于,所述步骤5中,利用优化后的双通道循环胶囊神经网络对测试数据中的歧义词汇m进行语义分类,具体过程为:


技术总结
本发明涉及一种双通道循环胶囊神经网络的生物医学词义消歧方法。首先对生物医学语料进行处理,对包含歧义词汇的生物医学句子进行词性标注和语义类标注处理,得到处理好的训练数据和测试数据。然后,利用训练数据对网络进行优化,得到优化后的双通道循环胶囊神经网络。利用优化后的双通道循环胶囊神经网络对测试数据进行消歧,得到歧义词汇在每个语义类别下的概率分布序列,将具有最大概率的语义类别作为歧义词汇的语义类别。本发明对歧义词汇实现了很好的消歧,能够更准确地判断歧义词汇的真实含义。

技术研发人员:张春祥,向炳齐,高雪瑶
受保护的技术使用者:哈尔滨理工大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/26
文档序号 : 【 40123662 】

技术研发人员:张春祥,向炳齐,高雪瑶
技术所有人:哈尔滨理工大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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张春祥向炳齐高雪瑶哈尔滨理工大学
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