[发明专利]一种基于弱监督学习的联合信息抽取方法在审
| 申请号： | 202010170467.6 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111367986A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 王岚熙;姜同强 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G06F16/25 | 分类号： | G06F16/25;G06F16/906;G06N5/02 |
| 代理公司： | 武汉尚齐知识产权代理事务所(普通合伙) 42261 | 代理人： | 韩广 |
| 地址： | 100080*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息抽取技术领域，且公开了一种基于弱监督学习的联合信息抽取方法，包括以下步骤：S1：收集信息形成训练语料，再与知识库中实体对进行匹配，获取训练集，对训练集内信息进行分类，根据其信息包含特征进行标签标注，再将经过多标签标注的信息输入到联合抽取模型中；S2：根据所需抽取信息特征标签在训练集中进行抽取，获取目标后对目标进行全部特征标签标注；S3：将经过S2步骤获得的标签信息放入联合抽取模型中进行抽取，获取抽取结果。该基于弱监督学习的联合信息抽取方法，能够解决目前监督学习/半监督学习方式所造成的数据集标注耗时费力的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 联合 信息 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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