专利汇可以提供一种基于fastText和CRF的音乐领域命令理解方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于fastText和CRF的音乐领域命令理解方法,包括以下步骤:步骤1:训练字向量,得到预训练好的字向量和 训练数据 集合;步骤2:对从所述步骤1中所得的训练数据集合进行fastText模型训练,从预训练好的字向量得到所有字的向量,进行求和平均操作,得到句子语义向量C,把C输入模型,通过和计算得到意图识别结果y;步骤3:将输入样本输入为序列,对输入序列每个字进行字性标注,输出得到句子标注序列标签,然后根据标注序列标签提取出对应的音乐实体;步骤4:对步骤3中所得的所述目标序列标签进行处理,得到对应的音乐领域实体。本发明通过fastText技术判断用户话语是否含有音乐领域相关意图,结合CRF进行相关参数提取,解决音乐领域相关参数提取错误导致意图判断错误的问题。,下面是一种基于fastText和CRF的音乐领域命令理解方法专利的具体信息内容。
1.一种基于fastText和CRF的音乐领域命令理解方法,其特征在于:
包括以下步骤:
步骤1:训练字向量,得到预训练好的字向量和训练数据集合;
步骤2:对从所述步骤1中所得的训练数据集合进行fastText模型训练,从预训练好的字向量得到所有字的向量,进行求和平均操作,得到句子语义向量C,把C输入模型,通过h=tanh(Wc·C+bc)和y=softmax(U·h+bh)计算得到意图识别结果y;其中Wc,U为神经网络的权重矩阵,softmax,tanh为激活函数,bc和bh为神经网络的偏置,y为输出结果;
步骤3:将输入样本输入为序列,对输入序列每个字进行字性标注,输出得到句子标注序列标签,然后根据标注序列标签提取出对应的音乐实体,所述提取出对应的音乐实体的过程为:定义X为输入样本随机变量序列,Y为目标标注随机变量序列,s(yi,x,i)为状态特征,状态特征依赖于当前位置,t(yi-1,yi,x,i)为转移特征,转移特征依赖当前和前一个位置,其中yi,yi-1是标注序列的标签,x是输入序列,i表示输入位置,K1为转移特征数量,K2为状态特征数量,K=K1+K2,则可以用以下公式表示:
然后对转移特征与状态特征在各个位置i求和,记作:
其中n表示序列长度,用wk表示特征fk(y,x)的权值,
即: CRF的全局特征可以定义为 此时条
件随机场可以表示成: 其中 训练样
本集合 则优化的目标为 其中M为训练集数目大小,调整
参数W从而使得优化目标取得最大值,模型训练完成之后,即特征向量权重W求解完成,对于新来输入序列x,通过求解以下式子得到预测标签序列,从而得到目标序列标签:
步骤4:对步骤3中所得的所述目标序列标签进行处理,得到对应的音乐领域实体。
2.根据权利要求1所述的一种基于fastText和CRF的音乐领域命令理解方法,其特征在于:所述步骤1中的训练字向量为采用word2vec工具用维基百科整个中文语料训练出预训练好的字向量。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于fastText和CRF的音乐领域命令理解方法,其特征在于:所述的训练中,设置一个窗口大小为z,每次取z个字,把它们的字向量求平均作为输入C,然后隐藏h=tanh(Wc·C+bc),最后通过全连接层得到y=softmax(U·h+bh),其中Wc,U为神经网络的权重矩阵,softmax,tanh为激活函数,bc和bh为神经网络的偏置,y为输出结果。其要优化的目标为L=ylogy'+(1-y)log(1-y'),其中y'为真实标签植。
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