[发明专利]一种关注关联词的实体关系抽取方法在审
| 申请号： | 201910479528.4 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110196978A | 公开（公告）日： | 2019-09-03 |
| 发明（设计）人： | 钟将;袁红阳;李青 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F16/35 |
| 代理公司： | 重庆市前沿专利事务所(普通合伙) 50211 | 代理人： | 郭云 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种关注关联词的实体关系抽取方法，所述关注关联词的实体关系抽取方法，包括以下步骤：S1，输入已标签文本和待测文本，进行文本分词，获取每个词语映射的对应的实值向量；S2，将所有词语对应的实值向量两两组合，获取二元组合特征向量，计算二元组合特征向量与关系标签的权重向量，获取句子的二元词组特征；S3，将实值向量输入到神经网络层中，获取文本的语义结构和特征向量表示；S4，将步骤2输出的二元词组特征与步骤3输出的语义特征串联作为最终文本句子的表示，然后将最终文本句子的表示输入至句子级别的关注层，获得句子对于不同关系类型的权重，得到最后的关系分类结果输出。 | ||
| 搜索关键词： | 实体关系 特征向量 关联词 向量 抽取 词组特征 二元组合 文本句子 输出 句子 词语 文本 标签文本 关系分类 关系类型 句子级别 两两组合 权重向量 神经网络 文本分词 语义结构 语义特征 映射 权重 串联 标签 | ||
【主权项】：
1.一种关注关联词的实体关系抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入已标签文本和待测文本，进行文本分词，获取每个词语映射的对应的实值向量；S2：将所有词语对应的实值向量两两组合，获取二元组合特征向量，计算二元组合特征向量与关系标签的权重向量，获取句子的二元词组特征；S3：将实值向量输入到神经网络层中，获取文本的语义结构和特征向量表示；S4：将步骤2输出的二元词组特征与步骤3输出的语义特征串联作为最终文本句子的表示，然后将最终文本句子的表示输入至句子级别的关注层，获得句子对于不同关系类型的权重，输出最后的关系分类结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆大学，未经重庆大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910479528.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种智能警情督导处理系统及方法
- 下一篇：基于分布式系统的意图识别方法及装置
