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[发明专利]基于信息抽取和知识图谱的试题推荐方法-CN202110083233.2有效
发明人：张毅;王爽胜;何彬;叶培明;李克强 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于信息抽取和知识图谱的试题推荐方法，包括步骤：通过神经网络模型对试题进行实体识别和实体关系抽取，得到试题所考查的三元组知识点，形成试题知识图谱；根据已构建的试题知识图谱，构建基于三元组知识点关联的试题网络；根据错题以及试题网络进行试题推荐。本发明通过神经网络模型对试题进行知识点自动化提取，能有效节省人工，同时避免人工的主观性偏差，另外本发明抽取到的三元组知识点较章节大知识点，以及关键词知识点更加精细，同时考虑试题背后考查知识点之间的组合关系，构建试题网络，将试题间基于知识点的关联程度数字化、精细化，并根据错题和试题间精细化的关联信息，进行试题推荐，使得试题推荐结果更加准确。
基于信息抽取知识图谱试题推荐方法

[发明专利]基于注意力机制的BERT-BiGRU-IDCNN-CRF的命名实体识别方法-CN202110016942.9在审
发明人：张毅;王爽胜;何彬;叶培明;李克强 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于注意力机制的BERT‑BiGRU‑IDCNN‑CRF的命名实体识别方法，包括步骤：通过大规模无标注预料训练BERT预训练语言模型；在训练好的BERT模型的基础上，构造完整的BERT‑BiGRU‑IDCNN‑Attention‑CRF命名实体识别模型；构建实体识别训练集，并在该训练集上对完整实体识别模型进行训练；将待进行实体识别的预料输入到训练好的实体识别模型，输出命名实体识别结果，本发明将BiGRU和IDCNN神经网络提取的特征向量进行合并，弥补了BiGRU神经网络在提取全局上下文特征的过程中忽略局部特征的缺陷，同时引入了注意力机制，对提取到的特征进行进行权重分配，强化对于实体识别起关键作用的特征，弱化无关特征，进一步提高命名实体识别的识别效果。
基于注意力机制 bert bigru idcnn crf 命名实体识别方法