国内智能语音行业分析报告( 十 )
卷积神经网络(CNN)是通过对句子进行扫描,抽取特征,选择特征,最后组合成句子的语义表示。
首先从左到右用一个滑动窗口对句子进行扫描,每个滑动窗口内有多个单词,每个单词由一个向量表示。在滑动窗口内,通过卷积(convolution)操作,进行特征抽取。这样,在各个位置上得到一系列特征。之后再通过最大池化(max pooling)操作,对特征进行选择。
重复以上操作多次,得到多个向量表示,将这些向量连接起来得到整个句子的语义表示。同一卷积层内参数是共享的,也就是同一层的卷积操作是相同的,这也就保证了在局部领域进行相同的特征抽取。
ReNN是假设对语句进行句法分析,得到句法树。句法树的每个节点上有一个向量中间表示。父节点的表示由其子节点的表示决定,通过神经网络模型化,而根节点的表示就是整个句子的语义表示。句法树上的中间表示可以在句法分析的过程中得到,比如在最大间隔分析(max margin parsing)。
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