[发明专利]一种基于深度学习的结构化信息抽取方法有效
| 申请号： | 201710139457.4 | 申请日： | 2017-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN106933804B | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 谢晨昊;梁家卿;肖仰华 | 申请（专利权）人： | 上海数眼科技发展有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279 |
| 代理公司： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 | 代理人： | 韩凤 |
| 地址： | 200000 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的结构化信息抽取方法，包括：步骤1)采用远程监控来构建大规模标记数据，包括：使用现有的维基百科提供远程监督来构建提取器；其中，签字，维基百科信息框包含关于实体的结构化事实，这些事实也在实体网页的自由文本部分中提及，使用在信息框中表达事实的句子作为训练数据；步骤2)利用先验知识，其具有类型和短语信息，整合到结构化信息抽取模型中；其中，自然语言句子中的单词的标签与其先前的单词及其连续的单词相关；步骤3)使用双向隐藏的LSTM层来利用过去和未来的输入特征；将每个句子以序列的形式输入一个双向的LSTM模型中；步骤4)最终输出标记序列，其具有真或假标记，且具有与输入单词序列相等的长度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 结构 信息 抽取 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的结构化信息抽取方法，包括：步骤1)采用远程监控来构建大规模标记数据，包括：使用现有的维基百科提供远程监督来构建提取器；其中，签字，维基百科信息框包含关于实体的结构化事实，这些事实也在实体网页的自由文本部分中提及，使用在信息框中表达事实的句子作为训练数据；步骤2)利用先验知识，其具有类型和短语信息，整合到结构化信息抽取模型中；其中，自然语言句子中的单词的标签与其先前的单词及其连续的单词相关；步骤3)使用双向隐藏的LSTM层来利用过去和未来的输入特征；将每个句子以序列的形式输入一个双向的LSTM模型中；步骤4)最终输出标记序列，其具有真或假标记，且具有与输入单词序列相等的长度。
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