[发明专利]一种基于深度学习的文学人物关系识别方法有效
| 申请号： | 202110602698.4 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113220871B | 公开（公告）日： | 2023-10-20 |
| 发明（设计）人： | 刘忠宝;赵文娟;荀恩东 | 申请（专利权）人： | 山东外国语职业技术大学 |
| 主分类号： | G06F16/34 | 分类号： | G06F16/34;G06F16/35;G06F16/36;G06F40/242;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉华旭知识产权事务所 42214 | 代理人： | 刘荣;周宗贵 |
| 地址： | 276826*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 一种基于深度学习的文学人物关系识别方法，属于自然语言处理技术领域，该方法首先将文学文本进行分割得到一系列句子，即语料集；其次对语料集进行人物实体识别，再筛选出语料集中包含人物实体的句子，组成子语料集；再次利用RBERT+BiLSTM模型对子语料集进行人物关系抽取；接着计算出人物实体在同一句子之间的共现频数；然后根据人物关系和共现频数构建人物图谱；并且根据人物图谱进行社区发现；最后将人物图谱进行可视化。本发明提出的RBERT+BiLSTM模型不仅可以计算出人物实体的实体向量，还可以计算出对应句子的句子向量，将二者进行结合来计算人物关系，因此本方法在计算人物关系时，充分考虑句子的语义，以此来适用于文学作品。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文学 人物 关系 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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