[发明专利]一种基于层级注意力和标签引导学习的关键信息识别方法在审
| 申请号： | 202111319941.8 | 申请日： | 2021-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN114139522A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 牛振东;何慧;张春霞;白思萌;易坤 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/194 | 分类号： | G06F40/194;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04;G06V30/41;G06V30/413;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于层级注意力和标签引导学习的关键信息识别方法，属于文本挖掘和信息处理技术领域。本发明采用基于层级注意力和标签引导学习融合的关键信息识别框架，将文本表示模型直接应用于文本挖掘的局限性，词编码层和句编码层能够充分捕捉文本组织结构，将重要单词聚合为句子向量，然后将重要句子向量聚合为文本向量；词注意力层和句注意力层将注意力机制分别用于单词和句子层面，使其能够在文本表示时区别关注更重要或者次重要的内容；采用标签引导学习层执行基于标签的注意力编码，将文本表示映射到标签空间，标签引导学习层可以直接与上下文编码一起联合学习。本发明在引文分析、信息检索和细粒度知识服务等领域，具有广阔的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 层级 注意力 标签 引导 学习 关键 信息 识别 方法 | ||
【主权项】：
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