技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于Mean Shift的融合词性和句子信息的词表示方法，包括步骤：1)对语料进行分词和词性标注；2)使用skim‑gram、CROW方法训练得到字词联合向量；3)通过使用skim‑gram、CROW方法训练直接得到词性向量或使用属于同一词性的所有词向量的平均值作为词性向量；4)用Attention机制和词性向量生成句子向量，进行主分析主成分PCA；5)对上下文矩阵进行Mean Shift聚类，对Top‑K聚类中心进行加权求和后得到上下文向量；6)对字词联合向量、词性向量和上下文向量加权求和得到最终的词向量表示。本发明实现的词表示方法，融合了词性信息和句子信息，利用了已有的词性标注信息和去噪后的上下文向量，不依赖于特定领域和语料，具有较低的成本和较强的实用性。
技术研发人员：邓辉舫;赖港明
受保护的技术使用者：华南理工大学
技术研发日：2018.05.30
技术公布日：2018.11.06