[发明专利]基于深度学习的轨道交通规范关系抽取方法有效
| 申请号： | 202010355573.1 | 申请日： | 2020-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN111597420B | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 黑新宏;董林靖;朱磊;赵钦;王一川;姚燕妮;焦瑞;方潇颖;彭伟 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/951 | 分类号： | G06F16/951;G06F40/103;G06F40/242;G06F40/279;G06F16/35;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明基于深度学习的轨道交通规范关系抽取方法，包括获取带有人工标注的有标签数据，对标签数据进行规范向量表示，将向量化数据输入到GRU模型中进行实体和实体间关系特征提取，对提取的实体和实体间关系进行训练，生成实体识别模型和实体间关系抽取模型，使用Softmax和Cross‑Entropy函数结合的方式对提取的实体间关系特征进行关系分类，评估关系分类结果，根据未分类成功的实体间关系优化实体间关系抽取模型，将待检测轨道交通规范语料输入实体间关系抽取模型中，即输出待检测轨道交通规范语料中的实体间关系。采用本方法能够抽取中文轨道交通设计规范中实体间关系，从而提高建筑领域从业人员对轨道交通规范的查询速率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 轨道交通 规范 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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