[发明专利]一种基于预训练卷积神经网络的关系抽取方法及系统有效
| 申请号： | 202011014318.7 | 申请日： | 2020-09-24 |
| 公开（公告）号： | CN112084790B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 曹卫东;徐秀丽 | 申请（专利权）人： | 中国民航大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市鼎和专利商标代理有限公司 12101 | 代理人： | 蒙建军 |
| 地址： | 300300 天*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于预训练卷积神经网络的关系抽取方法及系统，属于数据处理技术领域，其特征在于，一方面利用预训练模型提取目标实体的语义信息，另一方面使用卷积神经网络提取句子级的语义信息；具体为：先对数据集进行处理，在文本句子的开头、结尾以及实体前后加入特殊标签，识别出一个句子和两个目标实体，然后将处理好的数据输入预训练模型、卷积神经网络模型，提取目标实体和句子的语义，将获取的句子语义、实体语义、标签语义连接，通过softmax分类器获取目标实体之间的关系。本发明通过预训练和神经网络可以分别提取实体级和句子级的语义信息，在没有使用任何自然语言处理工具的情况下，提高了关系抽取的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 卷积 神经网络 关系 抽取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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