发明专利已授权

一种基于梯度增强决策树的上下位词关系识别方法

📄 申请号：CN201911086620.0 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2019-11-08

公开号

CN110968665B

公开日

2022-09-23

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_33

IPC 分类号

G06F16_33 , G06F16_35 , G06F40_289 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法自然语言处理知识图谱

应用场景

知识图谱构建, 智能问答, 信息检索, 语义分析, 文本分类

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摘要

本发明涉及一种基于梯度增强决策树的上下位词关系识别方法，本发明将上述问题建模为一个两类任务，以确定一个实体对是否为上下位实体关系。为了训练分类模型，输入是实体对及其路径信息，输出是1(对于上下关系)或0(对于没有上下关系)。通过联合训练两个分类器，得到了一个基于正分类结果的高置信度推荐集。该模型通过不断迭代高置信度集来快速适应无标记语料库文本的规则模式。本发明可更好的挖掘电商域的上下位词关系。

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

N,N-二乙氨基香豆素类化合物及其制备方法和应用

当前第 / 件

一种基于光学微谐振腔热光振荡的热耗散率测量方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_33)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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