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[发明专利]并列中文名词短语精准识别方法及模型-CN202111125084.8在审
发明人：王程 -专利权人：王程
申请日： 2021-09-25 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本申请基于名词短语和并列结构所具有的特征，结合中文树库给出并列名词短语的模型化定义，设计对应的抽取算法对语料中并列中文名词短语进行抽取，构建一个并列名词短语语料库，在抽取过程中基于语料中存在的错误，进行了针对性处理；基于CTB的语料对并列中文名词短语从并列标识、名词短语内部词性序列及并列中文名词短语类型三个方面进行分析总结并列名词短语具有的特点；采用STEc对并列名词短语边界和连接标识进行识别，根据并列名词短语所具有的语言学特征进行特征选取并制定相应的特征模板，设计实现一个并列中文名词短语识别小工具，具有精准的识别性能，针对中文名词短语识别相比于现有技术具有很大优势。
并列中文名词短语精准识别方法模型

[发明专利]汉语基本名词短语的识别及其规则的生成方法和装置-CN200710089116.7无效
发明人：赵岩;王海峰;朱江 -专利权人：株式会社东芝
申请日： 2007-03-19 - 公布日： 2008-09-24 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提供一种汉语基本名词短语的识别规则的生成方法和装置以及基于其所生成的汉语基本名词短语的识别规则的汉语基本名词短语的识别方法和系统。该汉语基本名词短语的识别规则的生成方法包括：根据汉语训练语料创建关于汉语基本名词短语的语言信息表；以及利用粗集理论对上述语言信息表进行处理，以生成汉语基本名词短语的识别规则集。本发明能够生成可被进一步修改和扩充的汉语基本名词短语的识别规则，并进而利用这些识别规则来实现对汉语基本名词短语的识别，同时能够进一步节约系统资源并提高识别速度。
汉语基本名词短语识别及其规则生成方法装置

[发明专利]名词短语的提取方法、系统、存储介质及电子设备-CN202011414360.8在审
发明人：曹梦娣;苑世娇;尤旸 -专利权人：北京明略软件系统有限公司
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种名词短语的提取方法、系统、存储介质及电子设备，提取方法包括：抽取步骤：通过spacy的中文模型抽取待抽取文本的依存关系获得token序列，通过识别服务识别出所述待抽取文本中的实体；提取步骤：根据所述依存关系制定提取规则，根据所述提取规则从所述token序列中提取名词短语序列；整合步骤：对所述名词短语序列进行判断后，根据判断结果将所述名词短语序列中的名词短语进行头尾整合获得规范名词短语序列；合并步骤：将所述实体与所述规范名词短语序列进行合并获得最终名词短语序列。本发明从专业领域角度，不仅能够提取常规意义的名词短语，而且能够提取包含特殊动词结构的名词短语。
名词短语提取方法系统存储介质电子设备

[发明专利]全篇专利文献翻译方法及翻译系统-CN201310400123.X有效
发明人：任智军;李进;蒋宏飞;杨婧 -专利权人：中国专利信息中心
申请日： 2013-09-05 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06F17/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种全篇专利文献的机器翻译方法和系统，基于模板或规则方法或权重方法得到短语；然后通过短语频率或修正的短语频率或记忆借鉴等方法进行短语修正，最终得到识别名词短语RNP；对全文中识别名词短语标注RNP信息，翻译识别名词短语RNP并在短语存储器中保存相关信息；之后对全文进行逐句翻译，在翻译时，对于标注RNP的短语不再展开，直接从短语存储器中取译文；翻译完毕后，根据原文的标题信息进行按顺序输出。本发明能够获取专利文献中常用复杂名词短语，减少含有常用复杂名词短语的句子的分析时间，提高了翻译速度，同时还保证了常用复杂名词短语翻译的一致性。
全篇专利文献翻译方法系统

[发明专利]基于BiLSTM-CRF神经网络模型并融合越南语语言特征的名词短语识别方法-CN201810707821.7在审
发明人：郭剑毅;赵晨;余正涛;毛存礼;陈玮 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-07-02 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于BiLSTM‑CRF神经网络模型并融合越南语语言特征的名词短语识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明先收集已有语料，并对现有的语料库进行了预处理和扩展，构建名词短语语料库；根据构建的名词短语语料库，经过人工统计分析，得到名词短语的若干种形式，制定出若干种约束规则；构建BiLSTM‑CRF模型，使用训练语料对模型进行训练，用于越南语名词短语识别；在构建的BiLSTM‑CRF模型输出层加入制定的约束规则，获得最终的识别结果。本发明对越南语名词短语实现了有效的识别，提升实体识别、搜索引擎等应用的准确率。
名词短语越南语构建名词短语识别语料库神经网络模型语言特征约束规则自然语言处理技术预处理实体识别搜索引擎训练语料统计分析融合输出层准确率语料制定应用

[发明专利]一种构建词库的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011454125.3在审
发明人：杨帆 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本公开提供一种构建词库的方法、装置、电子设备及存储介质，用于构建短语丰富的词库。该方法包括：确定短视频文档源中短视频所属的垂类类别；对垂类类别中的短视频进行文字提取处理，获得第一文字信息；对类别中的短视频对应的语音信息进行语音识别处理，获得第二文字信息；从第一文字信息和第二文字信息中获取对应的名词集合，名词集合中包括至少一个名词短语；确定每个名词短语的参考值，参考值用于衡量名词短语在短视频文档库中的重要程度，短视频文档库为名词短语所对应的垂类类别对应的文档库；将名词集合中名词短语的参考值大于预设值的名词短语，确定为候选短语，并根据候选短语构建垂类类别的词库，以构建短视频文档源的词库。
一种构建词库方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于词嵌入语义映射的事件短语学习方法及装置-CN201710301306.4有效
发明人：熊德意;李方圆 -专利权人：苏州大学
申请日： 2017-05-02 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于词嵌入语义映射的事件短语学习方法及装置，该方法包括：获取动宾结构的事件短语，提取其中包含的待扩展名词及待扩展动词；利用预先基于训练语料集训练的词嵌入模型得到与每个待扩展名词及待扩展动词对应的词向量；基于词向量计算每个待扩展名词及待扩展动词与训练语料集中的训练名词及训练动词的相似度，并选取出对应相似度大于相似度阈值的训练名词及训练动词作为对应待扩展名词及待扩展动词的相似语义词；将同一事件短语中包含的待扩展动词、待扩展名词的对应相似语义词映射该事件短语中的待扩展动词、待扩展名词重新组成新的扩展短语，并利用事件短语及对应扩展短语实现事件短语学习。在事件识别性能上得到了显著的提升。
一种基于嵌入语义映射事件短语学习方法装置

[发明专利]一种基于主客观词表的英语推文命名实体提取方法及设备-CN202211458427.7在审
发明人：林铄浩;高云鹏;高鑫;霍朦雨;万怀宇 -专利权人：北京智谱华章科技有限公司
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于主客观词表的英语推文命名实体提取方法及设备，属于数据处理技术领域；解决了英语推文中存在大量主观词影响后续命名实体识别性能的问题；本发明的命名实体提取方法包括以下步骤：获取多个领域的英文文本，构建语料库；对语料库中的文本进行分词和词频统计，并通过筛选，构建得到主观词表；对待识别英语推文进行预处理，得到标准推文文本；利用语法依存分析模型提取标准推文文本中的所有名词短语，基于主观词表对名词短语进行预处理，构建得到名词短语集合NPp；基于名词短语集合NPp中的名词短语构建树形父子级结构并进行命名实体提取，得到英语推文的命名实体识别结果
一种基于主客观词表英语命名实体提取方法设备

[发明专利]一种基于双语语义映射的事件短语学习方法及装置-CN201710303450.1有效
发明人：熊德意;李方圆 -专利权人：苏州大学
申请日： 2017-05-02 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双语语义映射的事件短语学习方法及装置，该方法包括：获取学习到的动宾结构的事件短语，提取出事件短语中包含的动词结构及名词结构；利用包含有多个paraphrase对的数据集确定出与每个动词结构及名词结构对应的paraphrase对集合及其中每一个paraphrase对的质量分数，从每个动词结构及名词结构对应的paraphrase对集合中获取转述词；确定质量分数大于分数阈值的paraphrase对对应转述词为对应动词结构或名词结构的替换词，将同一事件短语中包含的动词结构、名词结构及对应替换词重新组成扩展短语，并利用事件短语及对应扩展短语实现事件短语学习。提升了事件识别性能。
一种基于双语语义映射事件短语学习方法装置

[发明专利]用于从网络数据中生成词汇的系统和方法-CN201080043794.X有效
发明人：山格维鲁·阿木盖姆;萨蒂施·K·甘努;维吉尔·N·米哈罗维斯;阿舒拓史·A·马勒高恩卡;克利斯汀·波斯;索纳利·M·萨姆布斯;妮塔沙·瓦利亚;奎·张 -专利权人：思科技术公司
申请日： 2010-09-29 - 公布日： 2012-08-22 - 主分类号： G06F17/21 文献下载
摘要：评估这些字段中的至少一些以便识别这些字段内的名词和名词短语。该方法还包括基于白名单和黑名单识别在名词和名词短语内所选择的词。白名单包括要被加标记的多个指定的词，黑名单包括将不被加标记的多个拒绝的词。为所选择的加标记的名词和名词短语而生成合成物。如果合成物准许则将合成物合并在白名单中。
用于网络数据生成词汇系统方法

[发明专利]用于提取最大名词短语的装置、方法以及电子设备-CN201310084666.5有效
发明人：葛乃晟;付亦雯;郑仲光;孟遥;于浩 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2013-03-15 - 公布日： 2017-03-01 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提供了用于提取最大名词短语的装置、方法以及电子设备，以克服现有的语言数据处理技术所存在的处理精度不高的问题。上述装置包括在待处理的目标语言语句的参考语言译句中确定与名词短语模板相符的参考语言名词短语的名词短语确定单元，名词短语模板包括参考语言的词性标签；将名词短语标签标注给目标语言语句中的与确定的参考语言名词短语相对应的目标语言名词短语的标注单元；和在目标语言语句中将与最大名词短语模板相符的短语确定为最大名词短语的最大名词短语确定单元，最大名词短语模板包括目标语言的词性标签和/或名词短语标签。
用于提取最大名词短语装置方法以及电子设备

[发明专利]专利文献关联翻译方法及其系统-CN202111661605.1在审
发明人：王格丽 -专利权人：苏州远卓科技信息有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本发明属于机器翻译领域，公开了一种专利文献关联翻译方法，包括如下步骤：对专利文献权利要求中的专有名词的短语进行短语识别并进行短语提取；将提取的专有名词的短语转化为目标语言并将短语及翻译结果存储于存储器中；之后进行专利文献的句子翻译；其中，句子翻译还包括短语抓取判断及短语替换的步骤，当短语抓取判断为存储器中的短语时，直接调用存储器中短语的翻译结果。此外，本发明还公布了该专利文献关联翻译系统，使用该方法，既保证了专利文献中专有名词的一致性，又提升了专利文献的翻译速率，节省了算力。
专利文献关联翻译方法及其系统

[发明专利]一种基于SNOMED-CT的医学名词词典构造与拓展方法-CN202010268546.0在审
发明人：江瑞;傅卓然;陈福沨 -专利权人：福州数据技术研究院有限公司
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开一种基于SNOMED‑CT的医学名词词典构造与拓展方法，将目标文本进行中文分词从而获得每个句子之中的词语。其次，利用语义依存算法对分词的句子进行分析从而获得名词短语。最终，以已有的规范化的医学词典SNOMED‑CT为基础与文本中所提取的医疗短语进行对比通过预先定义的相似度对备选名词短语进行筛选，所选得的名词短语则被视为新的医学名词，从而组成词典。本发明作为自然语言处理的第一部，可为后续命名实体识别、关系提取、实体对齐等任务提高速度以及精度。
一种基于 snomed ct 医学名词词典构造拓展方法

[发明专利]一种开放域文本的实体关系抽取方法及系统-CN202111268377.1在审
发明人：程学旗;刘一伊;王业全;郭嘉丰;张瑾;范意兴;官赛萍 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明提出一种开放域文本的实体关系抽取方法和系统，包括：获取已标注的文本作为训练数据，实体识别抽取训练数据中所有命名实体和名词短语，并对其进行数据增强；以增强后的数据为输入，训练神经网络模型，得到实体关系分类模型；统计增强后的数据中各命名实体和名词短语出现的词频，并将词频大于预设值的命名实体和名词短语标记为过滤词汇；获取开放域文本及其对应的头实体，抽取开放域文本中除过滤词汇以外的命名实体和名词短语并输入实体关系分类模型通过有效的数据增强策略，无需增加额外的成本，有效解决由于候选尾实体带来的噪音问题导致的实体关系识别在实际应用中效果不佳的问题。
一种开放文本实体关系抽取方法系统

[发明专利]一种基于深度神经网络的公司网站关键词提取方法-CN201811480597.9有效
发明人：王凯锋;吴承霖;王海清 -专利权人：厦门笨鸟电子商务有限公司
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度神经网络的公司网站关键词提取方法，其通过从公司的一级页面和二级页面中获取基础语料，然后从基础语料中提取名词短语；利用循环神经网络模型对名词短语进行向量化，得到名词短语向量；将公司的所有名词短语向量进行加权求和，得到代表一个公司整体的向量，即公司主向量；采用余弦相似度计算公司的各个名词短语向量与该公司主向量之间的相似度，并按照相似程度由高至低对公司的名词短语向量进行排序，得到名词短语排行榜；在名词短语排行榜中选择排名为前K名的名词短语向量作为公司的主要关键词。
一种基于深度神经网络公司网站关键词提取方法

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