[发明专利]一种基于深度学习的纺织品关系抽取方法在审
| 申请号： | 202310913092.1 | 申请日： | 2023-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN116955617A | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 徐明亮;刘允;姜晓恒;卢洋;崔丽莎 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广东君龙律师事务所 44470 | 代理人： | 金永刚 |
| 地址： | 450000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的纺织品关系抽取方法，包括步骤：第一步，获取纺织品领域非结构化文本数据，对文本数据进行预处理形成数据集，关系分类器利用神经网络对数据集进行特征提取，计算反向交叉熵；第二步，利用反向交叉熵计算对称交叉熵，并作为关系分类器的损失函数；第三步，使用两个相互独立、结构相同的关系分类器，并分别运用各自的损失函数进行训练，计算各自的损失后再计算两者的总分类损失；第四步，计算关于两个关系分类器预测概率之间的总对称交叉熵，将其作为共正则项与总分类损失组成联合损失，并运用联合损失分别对两个关系分类器进行训练。该方法不仅能降低噪声标签的影响，还能提高分类精确度，具有良好的关系抽取性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 纺织品 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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