[发明专利]一种基于关键词注意力机制的电路教材实体关系抽取方法有效
| 申请号： | 202010313861.0 | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111666752B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 黄晓;林嘉良;滕蔚;保延翔 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于关键词注意力机制的电路教材实体关系抽取方法，该方法该方法摒弃复杂度较高的时序序列神经网络或多层卷积神经网络，转而使用一种轻量级的卷积神经网络进行文本特征抽取，从而避免了因为数据集样本量少产生过拟合的问题；同时，根据电路教材数据集专有词汇较多，句式结构特点鲜明的特征，本发明提出关键词注意力机制，使得模型能关注句子中对实体关系预测影响最大的关键词，实现良好的实体关系预测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 关键词 注意力 机制 电路 教材 实体 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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