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摘 要:本发明涉及一种结合词向量和自举学习的领域实体上下位关系获取与组织方法,属于自然语言处理和机器学习技术领域。本发明首先根据自举学习的方式,从旅游领域的文本中获取候选的上下位关系实例,利用候选的上下位关系实例,人工构建旅游领域知识库,借鉴映射矩阵对候选上下位关系实例进行层级关系组织。本发明对上下位关系实现了有效的抽取,为信息抽取、信息检索和机器翻译等工作提供强有力的支撑,与目前识别方法相比,本发明的正确率、召回率、F值均有提高,因此本发明具有一定的研究意义。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710484051.X | 专利名称: | 结合词向量和自举学习的领域实体上下位关系获取与组织方法 |
申请日: | 2017-06-23 | 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 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/9535搜分类 组织搜索 |
公开/公告日: | 2020-07-31 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN107463607B | 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 |