[发明专利]一种基于双向长短期记忆网络的实体属性值的抽取方法有效
| 申请号： | 201911235497.4 | 申请日： | 2019-12-05 |
| 公开（公告）号： | CN111027309B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 韩伟红;徐菁;陈雷霆;陈育梅;赵朗 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学广东电子信息工程研究院 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/284;G06F40/295;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 潘俊达;郭宝煊 |
| 地址： | 523000 广东省东莞市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于网络文本数据处理的技术领域，具体涉及一种基于双向长短期记忆网络的实体属性值的抽取方法，包括如下步骤，步骤一、对文档集进行预处理；步骤二、采用类别映射，从包含实体的语句中识别属性值；步骤三、对实体和属性值的语句执行深层句法分析，抽取与相关的句子成分，作为训练语料；步骤四、采用词向量模型对所述训练语料进行向量转化，结合句法特征，训练BLSTM模型参数，将所述实体和所述属性值分类到给定的属性名类别中。本发明采用双向长短期记忆网络，能够精准判别实体、属性名和属性值之间关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 短期 记忆 网络 实体 属性 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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