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摘 要:本发明涉及基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法,属于自然语言处理技术领域。本发明首先以依存句法分析工具分析待抽取句中的核心成分,构成备选要素组,通过图卷积神经网络对候选要素的依存关系进行特征建模,捕捉到其内在的关联性,再通过对待抽取句进行时序逻辑上的特征建模,学习其案件领域的相关性特征,最后综合候选要素的特征及其所在句的特征判断候选要素是否是一组案件要素。本发明能有效学习到待抽取要素的案件领域相关性与其内在的关联性,有利于预测准确率的提升。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010165910.0 | 专利名称: | 基于案件相关性联合学习与图卷积的新闻文本句中案件要素抽取方法 |
申请日: | 2020-03-11 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区学府路253号(昆明理工大学) |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/951搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2020-07-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111382333A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/06/21 | 授权 | |
2020/07/31 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06F 16/951 专利申请号: 202010165910.0 申请日: 2020.03.11 |
2020/07/07 | 公开 |