[发明专利]一种基于图神经网络的碳交易文本事件抽取方法在审
| 申请号： | 202111471323.5 | 申请日： | 2021-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN114637827A | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 贾海涛;黄婧;陈泓秀;林思远;江雪婷;李家伟;刘桐;许文波 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/951;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 313001 浙江省湖州市西*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的碳交易事件抽取方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先定向爬取中文碳交易文本，对文本进行清洗和预处理，获取相应的数据集；然后通过预处理模型BERT和BiGRU网络，融合词性特征，提取长距离语义信息，获得词级特征和句级特征；再者，通过CRF模型提取句子中的候选触发词和候选论元；然后基于候选事件元素构建图神经网络节点，根据句级特征相似度构建图神经网络边，加入多头注意力机制，通过图神经网络学习事件触发词和事件论元的依赖关系；最后基于全连接层和Sigmoid层分类事件候选元素。本发明针对中国新兴的碳交易市场的非结构化信息，可理解深层语义信息，关注句子中重要的词，有效提取结构化的碳交易事件信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 交易 文本 事件 抽取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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