首页> 外国专利> AUTHOR PERSONALITY TRAIT RECOGNITION FROM SHORT TEXTS WITH A DEEP COMPOSITIONAL LEARNING APPROACH

AUTHOR PERSONALITY TRAIT RECOGNITION FROM SHORT TEXTS WITH A DEEP COMPOSITIONAL LEARNING APPROACH

机译:结合深层组合学习方法的短文作者个性特征识别。

摘要

A method for trait prediction includes receiving a text sequence and generating character embeddings for characters of the text sequence. Word representations for words of the text sequence are generated with a trained character sequence model, based on the character embeddings. A sequence representation is generated for the text sequence with a trained word sequence model, based on the word representations. At least one trait prediction is generated with a trained trait model, based on the sequence representation.
机译:一种用于特征预测的方法,包括:接收文本序列,并为文本序列的字符生成字符嵌入。基于字符嵌入,使用受过训练的字符序列模型生成文本序列的单词的单词表示。基于单词表示,使用训练的单词序列模型为文本序列生成序列表示。基于序列表示,使用训练的特征模型生成至少一个特征预测。

著录项

  • 公开/公告号US2018203848A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-07-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 XEROX CORPORATION;

    申请/专利号US201715407713

  • 发明设计人 JULIEN PEREZ;SCOTT NOWSON;FEI LIU;

    申请日2017-01-17

  • 分类号G06F17/27;G10L25/30;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:00:11

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号