[发明专利]一种基于深度学习的电力舆情实体关系抽取方法及系统有效
| 申请号： | 202310498522.8 | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116227496B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 张强;周飞;付慧;宋博川;刘同阳;马径坦 | 申请（专利权）人： | 国网智能电网研究院有限公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30;G06F16/35;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/08;G06F18/25;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京安博达知识产权代理有限公司 11271 | 代理人： | 徐国文 |
| 地址： | 102299 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及自然语言处理技术领域，具体提供了一种基于深度学习的电力舆情实体关系抽取方法及系统，包括：将电力舆情文本作为预先构建的关系抽取模型的输入，得到所述预先构建的关系抽取模型输出的电力舆情文本的关系特征标注结果；获取电力舆情文本的属性特征，并将所述属性特征和关系特征标注结果作为预先构建的实体关系抽取模型的输入，得到所述预先构建的实体关系抽取模型输出的电力舆情文本的实体关系标注结果。本发明提供的技术方案，可以有效的从电力舆情文本中自动的将包含的实体内容与实体之间的关系抽取出来。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电力 舆情 实体 关系 抽取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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