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Deep neural network-based relationship analysis with multi-feature token model

机译:基于深度神经网络的多特征令牌关系分析

摘要

A data set whose records include respective pairs of entity descriptors with at least some text and a representation of a relationship such as similarity between the entities of the pair is obtained. Using the data set, a neural network model is trained to generate relationship indicators for pairs of entity descriptors. In an extensible token model of the neural network model, a text token of a first attribute of a particular entity descriptor is represented by a plurality of features including a first feature which was added to the token model as a result of a programmatic request. A particular relationship indicator corresponding to a source entity descriptor and a target entity descriptor is generated using the trained neural network model.
机译:获得一个数据集,该记录的记录包括具有至少一些文本的相应的实体描述符对,以及该对之间的关​​系的表示形式,例如相似性。使用该数据集,可以训练神经网络模型以生成针对实体描述符对的关系指标。在神经网络模型的可扩展令牌模型中,特定实体描述符的第一属性的文本令牌由包括第一特征的多个特征表示,所述第一特征由于编程请求而被添加到令牌模型。使用训练的神经网络模型生成与源实体描述符和目标实体描述符相对应的特定关系指示符。

著录项

  • 公开/公告号US10565498B1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-02-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 AMAZON TECHNOLOGIES INC.;

    申请/专利号US201715445698

  • 发明设计人 DMITRY VLADIMIR ZHIYANOV;

    申请日2017-02-28

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;G06N7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:29:47

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