[发明专利]一种基于深度学习的部门语义信息抽取的方法及装置在审
| 申请号： | 202110616456.0 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113268576A | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 郝朋丽;魏伊赛 | 申请（专利权）人： | 北京汇声汇语科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/33;G06F40/126;G06F40/194;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 102300 北京市门头沟区石*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及语言信息处理技术领域，特别是指一种基于深度学习的部门语义信息抽取的方法及装置，方法包括：对获取的用户问句数据进行预处理，得到预处理数据；将所述预处理数据输入预先训练好的BERT字编码模型中，得到字向量数据；将所述字向量数据输入预先训练好的位置注意力机制BiLSTM模型中，得到数据标注结果；基于所述数据标注结果抽取所述用户问句数据中的部门语义信息。采用本发明，可以提高部门信息抽取的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 部门 语义 信息 抽取 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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