[发明专利]一种基于深度学习的无监督地质实体提取方法在审
| 申请号： | 201910622537.4 | 申请日： | 2019-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN110457681A | 公开（公告）日： | 2019-11-15 |
| 发明（设计）人： | 邱芹军;谢忠;吴亮;陶留峰 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学(武汉) |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F16/33;G06F16/36 |
| 代理公司： | 42238 武汉知产时代知识产权代理有限公司 | 代理人： | 易滨<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 430064湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无监督地质实体提取方法，该模型通过搜集专业领域词汇及词频信息和地质领域实体及词频信息，采用随机抽取及组合的方法利用深度学习模型自动化生成训练语料库；其次，针对自动化构建的语料库采用深度学习模型进行训练；最后通过训练得到的模型来对新输入的地质实体进行识别。与现有技术相比，本发明算法无需人工标注大量的专业领域语料库，能快速扩展到其他专业领域，节省大量人工标注成本。 | ||
| 搜索关键词： | 专业领域 词频信息 地质实体 人工标注 语料库 自动化 训练语料库 领域实体 随机抽取 无监督 构建 算法 学习 词汇 搜集 地质 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的无监督地质实体提取方法，其特征在于，该方法首先利用搜集的通用领域的词汇及词频和专业领域实体及词频信息采用随机抽取算法自动化构建训练语料库，然后将训练语料库输入到深度学习网络模型中得到训练模型。/n
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