[发明专利]一种基于半监督学习和聚类的轨道交通实体识别方法在审
| 申请号： | 202110482650.4 | 申请日： | 2021-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN113191148A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 黑新宏;董林靖;朱磊 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 韩玙 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明是基于半监督学习和聚类的实体识别方法。通过本体库预定义实体类别对轨道交通规范非结构化数据进行标注；对标签数据使用word2vec进行向量化表示，然后对带标签的实体词向量进行层次聚类算法；接着将实体类别与聚类结果联合分析，校对实体类别定义，最终确定轨道交通领域本体库实体类型；最后重新整理数据集，生成的词向量输入到BiLSTM‑CRF深度学习模型中训练命名实体识别模型，使用Softmax函数对识别的实体特征进行标签分类，评估实体标签分类结果。本发明能提高轨道交通规范中实体抽取速度和准确率，从而缩短自动问答统和语义网标注对轨道交通规范的处理时间，提高建筑领域从业人员对轨道交通规范的查询速率，提高了用户体验度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 轨道交通 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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