发明专利已授权

一种基于深度神经网络的信息抽取方法

📄 申请号：CN202210719139.6 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2022-06-23

公开号

CN115130462B

公开日

2023-09-01

申请人

成都信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_216

IPC 分类号

G06F40_216 , G06N3_0442 , G06N3_045 , G06N3_047 , G06N3_084 , G06N3_088 , G06N3_09 ,

技术画像

所属领域

信息抽取人工智能算法自然语言处理深度学习神经网络深度神经网络信息抽取

应用场景

智能搜索, 知识图谱, 文本挖掘, 智能客服, 舆情分析

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摘要

本发明涉及自然语言序列标注技术领域，公开了一种基于深度神经网络的信息抽取方法，BERT‑BiLSTM‑CRF模型能够解决信息抽取任务中存在的一词多义与同物异名问题，以及信息抽取任务中存在的待抽取信息长短不统一和待抽取信息有错别字、描述简短等问题，通过批量过采样的方式增加批量中少数类样本信息的数量，使得模型在训练的过程中可以有效学习到少数类样本信息的特征，从而在一定程度上解决数据类别分布不均衡的问题，使得少数类样本信息的抽取效果有显著提升。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种催化愈创木酚选择性加氢脱氧制备环己醇的核壳催化剂

当前第 / 件

估算模型构建方法、估算方法、装置、计算机设备及介质

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G06F40_103 G06F40_106 G06F40_109 G06F40_117 G06F40_12 G06F40_123 G06F40_126 G06F40_129 G06F40_14 G06F40_151 G06F40_154 G06F40_166 G06F40_169 G06F40_174 G06F40_18 G06F40_183 G06F40_186 G06F40_189 G06F40_194 G06F40_20 G06F40_205 G06F40_211 G06F40_216 G06F40_226 G06F40_232 G06F40_242 G06F40_247 G06F40_253 G06F40_258 G06F40_279 G06F40_284 G06F40_289 G06F40_295 G06F40_30 G06F40_35 G06F40_40 G06F40_42 G06F40_45 G06F40_51 G06F40_58 覆盖40个领域

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