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摘 要:本发明公开了一种多特征双向门控领域专家实体抽取方法及系统。该方法首先通过构建领域专家语料库以训练实体抽取模型;接着,使用BERT方法进行字嵌入表示,对语料库专业领域词汇构造要素进行特征分析并提取边界特征;然后,利用双向门控神经网络和注意力机制有效获取特定词语长距离依赖关系;最后,结合条件随机场模型实现命名实体识别,将抽取后的信息建立高质量的实体信息索引项返还WEB应用系统。本发明方法可有效抽取领域专家信息实体,充分利用文本字嵌入特征、边界特征以及上下文特征以获得更好的NER性能,从而解决人工特征提取成本高和专业新词无法识别等问题。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010824303.0 | 专利名称: | 一种多特征双向门控领域专家实体抽取方法及系统 |
申请日: | 2020-08-17 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F40/295搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |