[发明专利]一种基于深度学习的信息技术数据实体属性抽取方法在审
| 申请号： | 202010316616.5 | 申请日： | 2020-04-21 |
| 公开（公告）号： | CN111914055A | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 郭绍翠;杨旭;宋正强;孙维夫 | 申请（专利权）人： | 烟台职业学院 |
| 主分类号： | G06F16/31 | 分类号： | G06F16/31;G06F16/35;G06F40/295;G06F16/332 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 付钦伟 |
| 地址： | 264670 山东省烟台*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的信息技术数据实体属性抽取方法，包括插入、编码、处理和判定四个步骤，将文本信息里的字或者词变成一个稠密的向量，便于取机器的识别，并创建一个为待变成稠密向量的词与实体之间的位置；通过算法对文本信息里的多个实体进行头实体的辨别，并通过多轮问答的方式对对应的头实体进行提问，得到对应的实体与头实体之间的关系，并通过制表的方式将头实体与实体之间的关系实现一一对应，便于机器根据算法进行文本信息内多个实体之间层级关系的区分，不会因两个实体之间的距离大小受到限制，通过表格使各个实体之间的关系更加的明显，防止出现关系错杂的情况，导致机器对文本信息的识别准确率下降。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 信息技术 数据 实体 属性 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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