[发明专利]一种基于行业规则和TextCNN模型的通用工程信息提取的方法在审
| 申请号： | 202010417610.7 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111611794A | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 巫怀政;王艺;贾高阳;郑龙 | 申请（专利权）人： | 众能联合数字技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F40/10;G06F40/169;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 张伟 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市雨花台*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 行业 规则 textcnn 模型 通用 工程 信息 提取 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于行业规则和TextCNN模型的通用工程信息提取的方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）对工程招标文件内容中的主要工程信息进行标注，训练一个textCNN深度学习模型，实现对未标注的工程招标文件中的主要工程信息的识别与提取；
（2）先对样本数据进行预处理，包括去除标点，英文，分词；
（3）使用BRAT或YEDA文本标注工具，将关键信息标注出来；
（4）先利用embedding 层，将每个词转成相同长度的向量；
（5）然后接入卷积层，filter 的长度可自定义，宽度等于词向量的长度；
（6）接着是池化层，使用max pooling，取每个特征图的最大值作为输出；
（7）最后是softmax 层，输出层设为多个神经元。
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