发明专利已授权

融合主题模型和卷积神经网络的垂直域实体消歧方法

📄 申请号：CN202010680196.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-07-15

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

G06F40_30

IPC 分类号

G06F40_30 , G06F40_242 , G06F40_295 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

主题模型自然语言处理深度学习知识图谱神经网络卷积神经网络主题模型

应用场景

信息检索, 知识图谱构建, 智能问答, 文本挖掘, 搜索引擎

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

融合主题模型和卷积神经网络的垂直域实体消歧方法，包括：1、构建领域知识库；2、将预处理后的数据集进行词向量模型训练，并构建相应的词典；3、提取出待消歧实体名称，并从领域知识库中确定该实体对应的候选实体集，将实体上下文信息进行词向量化表示；4、将经人工标注的训练集语料利用词库构造代表实体主题的关键词字典作为输入，训练并保存主题模型；5、将经人工标注的数据集作为训练集和验证集进行训练，优化模型参数并保存CNN模型；6、根据步骤4和5中得到的主题特征相似度Sim1和语义特征相似度Sim2，利用权值归一化操作以最优方式融合两种特征相似度；7、取值最大的融合相似度对应的候选实体为最终消歧实体。

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

20211207

✅ 授权

20201229

?? 实质审查的生效：

20201211

📄 公开

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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：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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