[发明专利]一种基于梯度增强决策树的上下位词关系识别方法有效
| 申请号： | 201911086620.0 | 申请日： | 2019-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN110968665B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 潘翔;阮义彰 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州之江专利事务所(普通合伙) 33216 | 代理人： | 张慧英 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于梯度增强决策树的上下位词关系识别方法，本发明将上述问题建模为一个两类任务，以确定一个实体对是否为上下位实体关系。为了训练分类模型，输入是实体对及其路径信息，输出是1(对于上下关系)或0(对于没有上下关系)。通过联合训练两个分类器，得到了一个基于正分类结果的高置信度推荐集。该模型通过不断迭代高置信度集来快速适应无标记语料库文本的规则模式。本发明可更好的挖掘电商域的上下位词关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 梯度 增强 决策树 下位 关系 识别 方法 | ||
【主权项】：
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