发明专利已授权

基于实体关系和依存Tree-LSTM的联合事件抽取的方法

📄 申请号：CN202010109601.1 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-02-22

公开号

CN111353306B

公开日

2020-10-16

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_289

IPC 分类号

G06F40_289 , G06F40_295 , G06F40_30 , G06F16_951 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理信息抽取深度学习

应用场景

智能文本分析, 知识图谱构建, 舆情分析, 信息检索, 金融风控

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摘要

本发明公开了一种基于实体关系和依存Tree‑LSTM的联合事件抽取的方法。本发明步骤：1、对原始文本以及文本标注信息进行编码。2、将步骤1的结果输入双向LSTM。获取具有时序的前向和向后隐含状态向量。3、首先将输入句子解析成依存树形结构，然后将步骤1结果输入构建的依存Tree‑LSTM,获取树根节点隐含状态向量和每个时刻的隐含状态向量。4、获取保存实体关系句子信息特征向量。同时连接双向LSTM t的前向、向后隐含状态向量以及依存Tree‑LSTM t时刻的隐含状态向量5、进行触发词识别和分类；6、进行事件论元的识别和分类。

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

一种基于锁止式转轴的坐标测量机关节优化配置方法

当前第 / 件

一种基于矩阵变量高斯模型的运动想象脑电特征提取方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F40_289)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：27 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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