[发明专利]基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法有效
| 申请号： | 202010165910.0 | 申请日： | 2020-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN111382333B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 余正涛;赵承鼎;郭军军;黄于欣;朱恩昌;相艳 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F16/332;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 李筱 |
| 地址： | 650093 云南省昆明*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法，属于自然语言处理技术领域。本发明首先以依存句法分析工具分析待抽取句中的核心成分，构成备选要素组，通过图卷积神经网络对候选要素的依存关系进行特征建模，捕捉到其内在的关联性，再通过对待抽取句进行时序逻辑上的特征建模，学习其案件领域的相关性特征，最后综合候选要素的特征及其所在句的特征判断候选要素是否是一组案件要素。本发明能有效学习到待抽取要素的案件领域相关性与其内在的关联性，有利于预测准确率的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 案件 相关性 联合 学习 图卷 新闻 文本 要素 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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