[发明专利]一种基于多特征动态画像的企业隐藏标签抽取方法及装置在审
| 申请号： | 202110382663.4 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113051914A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 李翔;丁行硕;谢乾;高尚兵;朱全银;王留洋;王媛媛;马甲林;费可可;吴杰;焦英杰;朱鹏程 | 申请（专利权）人： | 淮阴工学院 |
| 主分类号： | G06F40/289 | 分类号： | G06F40/289;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 223003 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多特征动态画像的企业隐藏标签抽取方法及装置，该方法首先对企业信息更新并使用K‑means对其聚类，将聚类后的企业文本信息打上标签形成若干个标签点簇；接着，将此文本信息作为多特征隐藏信息抽取的样本集，对其进行中文分词并引入企业词库进行特征拓展，传入Bert模型发现潜在特征；然后，利用双向长短期记忆网络和卷积神经网络进一步提取上下文特征和局部特征；最后，动态更新企业信息传入多特征文本分类模型获得文本的隐藏标签信息。本发明普遍适用于企业画像标签建模和隐藏标签抽取问题，充分考虑了企业文本的上下文信息，可以有效发现企业文本中的隐藏标签，实现动态画像的标签实时更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 动态 画像 企业 隐藏 标签 抽取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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