[发明专利]一种基于BERT模型的中文三元组抽取方法在审

专利信息
申请号: 202111182173.6 申请日: 2021-10-11
公开(公告)号: CN113901820A 公开(公告)日: 2022-01-07
发明(设计)人: 吴巧玲;王泽儒;许丹海;金少军;崔银江;蔡耀中;柳先辉;储晓露;林志坚;吕国昌 申请(专利权)人: 浙江省科技信息研究院
主分类号: G06F40/295 分类号: G06F40/295;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06V30/19
代理公司: 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 代理人: 刘晓春
地址: 310006 浙江省杭州市滨*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 发明涉及一种基于BERT的中文三元组抽取方法,本发明以BERT中文预训练模型代替现行的word2vec词向量生成模型,从而克服传统中文三元组抽取方法缺陷,并通过BERT模型获取的字向量具有更强的泛化能力,能够充分描述字符级,词级,句子级间的特征关系,以Bi‑LSTM为网络结构,结合注意力机制进行关系抽取,不仅能够使关系抽取的准确率得到提升,还使BERT预训练模型的应用范围得到扩展。
搜索关键词: 一种 基于 bert 模型 中文 三元 抽取 方法
【主权项】:
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