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龙图腾网获悉内蒙古工业大学申请的专利一种融入先验知识的蒙古语词嵌入方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116187311B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211152903.2，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种融入先验知识的蒙古语词嵌入方法是由苏依拉;韩春晖;仁庆道尔吉;吉亚图设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融入先验知识的蒙古语词嵌入方法在说明书摘要公布了：一种融入先验知识的蒙古语词嵌入方法，将蒙古语文本中的单词不重复地放入一个空词表中得到词表vocab；用one‑hot对vocab中的单词编码；将蒙古语文本所有单词的one‑hot向量传入神经网络的隐藏层1，将各单词的one‑hot向量依次与隐藏层1的中心词权重矩阵相乘，得到的各中心词向量依次与隐藏层2的预测词权重矩阵相乘，得到每一个单词的预测词向量，再进行softmax运算输出新的预测词向量，引入先验知识对相关单词的余弦相似度进行验证，若不满足则返回动态调整隐藏层参数。本发明通过融入先验知识验证，辅之动态调节相应参数，以期提高向量表示文本嵌入的准确度，在高维空间中找到一个较好的嵌入结果。

本发明授权一种融入先验知识的蒙古语词嵌入方法在权利要求书中公布了：1.一种融入先验知识的蒙古语词嵌入方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，爬取互联网上的蒙古语商品评论消息，得到蒙古语文本s，蒙古语文本s中有N个单词，分别为w1,w2,…,wN； 步骤2，将w1,w2,…,wN不重复地放入一个空词表中，得到词表vocab，词表vocab中单词的数量为vocab_size； 步骤3，用one-hot向量编码对词表vocab中的单词进行编码； 步骤4，将蒙古语文本所有单词的one-hot向量传入神经网络的隐藏层1，动态设置隐藏层1的神经元数量为embedding_size，每个神经元中有vocab_size个权重系数，使用skip-gram算法遍历蒙古语文本s中的所有单词，即从w1开始直至wN，每个单词的向量维度为vocab_size；将各单词的one-hot向量依次与神经网络的隐藏层1的中心词权重矩阵N1进行相乘降维运算，N1是一个vocab_size行，embedding_size列的矩阵；将得到的中心词向量依次按行拼接得到中心词向量矩阵M1，中心词向量矩阵M1共有N行，embedding_size列； 步骤5，将中心词向量矩阵M1传入隐藏层2，隐藏层2的神经元数量为vocab_size，每个神经元中有embedding_size个权重系数，将各中心词向量依次与隐藏层2的预测词权重矩阵N2相乘，N2是一个embedding_size行，vocab_size列的矩阵；将得到的预测词向量依次按行拼接得到预测词向量矩阵M2，预测词向量矩阵M2共有N行，vocab_size列； 将预测词向量矩阵M2按行拆分为每一个单词的预测词向量，对各预测词向量进行softmax运算，输出新的预测词向量矩阵，新的预测词向量矩阵大小有1行，vocab_size列，将每个新的预测词向量与对应的one-hot向量求交叉熵，若求得的交叉熵不满足要求即返回步骤4，否则执行下一步； 步骤6：引入先验知识，对相关单词的余弦相似度进行验证，若不满足则返回步骤4动态调整隐藏层参数，若满足则结束流程，过程如下： 引入词向量的加减法逻辑等式或者词向量乘除法逻辑等式来验证，计算先验知识运算得到的向量与中心词矩阵M1中的向量的余弦相似度，若最后得到的结果小于0.5，则说明有一个相应的维度空间能够理解蒙古语，输出中心词矩阵M1，作为词嵌入矩阵；若最后得到的结果大于0.5，则说明当前的维度不足以学习到表示蒙古语知识的向量，则返回步骤4，对隐藏层参数进行调节。

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