[发明专利]一种基于深度学习的实体关系抽取方法在审
| 申请号： | 202010222471.2 | 申请日： | 2020-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN111428481A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 路松峰 | 申请（专利权）人： | 南京搜文信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞华腾知识产权代理事务所(普通合伙) 32368 | 代理人： | 梁金娟 |
| 地址： | 210000 江苏省南京*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的实体关系抽取方法。该方法使用卷积神经网络和循环神经网络对实体关系抽取，在CNN和LSTM神经网络上加入文本中的词向量特征和位置特征、局部特征和序列特征等。然后将卷积神经网络和循环神经网络组合在一起，分别组合成串联、并联的组合模型对实体关系进行抽取，从不同角度去学习特征，获得更加充分全面的学习能力，还在多种不同结构的神经网络的基础上，将卷积神经网络和循环神经网络组合在一起，分别使用了串联、并联的方式对样本进行自动抽取。最后联合了多个基于深度学习的模型，将利用之前设计的多个关系抽取模型，将这些模型联合在一起进行实体关系抽取，进而选择出样本较优的实体关系。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 实体 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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南京搜文信息技术有限公司，未经南京搜文信息技术有限公司许可，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/202010222471.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种失压状况下防失控轮胎
- 下一篇：一种面向图像数据的两步式特征提取方法
