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公开(公告)号:CN107704456A
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201710446316.7
申请日:2017-06-14
Applicant: 松下知识产权经营株式会社
CPC classification number: G06F17/2836 , G06F17/2785 , G06F17/2827 , G06N3/0427 , G06N3/0454 , G10L15/16 , G06F17/289 , G06F17/30657 , G06N3/084
Abstract: 提供一种用于在使用多种语言的环境下适当地识别表现文本内容的标签的识别控制方法以及识别控制装置。识别控制方法包括:取得第1文本的步骤(S101),所述第1文本是第1语言的文本;取得第2文本的步骤(S102),所述第2文本是第2语言的文本、且是通过将第1文本翻译成第2语言而得到的文本;取得正解标签的步骤(S103),所述正解标签是表现第1文本的内容的标签;以第1语言以及第2语言向共同的识别模型(107)输入第1文本以及第2文本的步骤(S104);以使得通过共同的识别模型(107)从第1文本以及第2文本识别的标签符合正解标签的方式,更新共同的识别模型(107)的步骤(S105)。
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公开(公告)号:CN107704456B
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN201710446316.7
申请日:2017-06-14
Applicant: 松下知识产权经营株式会社
IPC: G06F40/58 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 提供一种用于在使用多种语言的环境下适当地识别表现文本内容的标签的识别控制方法以及识别控制装置。识别控制方法包括:取得第1文本的步骤(S101),所述第1文本是第1语言的文本;取得第2文本的步骤(S102),所述第2文本是第2语言的文本、且是通过将第1文本翻译成第2语言而得到的文本;取得正解标签的步骤(S103),所述正解标签是表现第1文本的内容的标签;以第1语言以及第2语言向共同的识别模型(107)输入第1文本以及第2文本的步骤(S104);以使得通过共同的识别模型(107)从第1文本以及第2文本识别的标签符合正解标签的方式,更新共同的识别模型(107)的步骤(S105)。
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公开(公告)号:CN106548124B
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN201610685263.X
申请日:2016-08-18
Applicant: 松下知识产权经营株式会社
Abstract: 提供一种即使在学习数据不充分的情况下,也能够更高精度地推定对话的主题的主题推定系统、主题推定方法等。一种具备卷积神经网络(10)并用于推定对话的主题标签的主题推定系统,卷积神经网络(10)具备:卷积层(12),其包括对于单词列矢量列的输入进行依存于话题的卷积运算的一个以上的依存话题卷积层、和进行不依存于话题的卷积运算的一个不依存话题卷积层而构成,所述单词列矢量列与记录了对话的对话文本对应;池化层(13),其对卷积层(12)的输出进行池化处理;以及全连接层(14),其对池化层(13)的输出进行全连接处理。
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