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摘 要:本发明涉及计算机网络技术领域,特别涉及一种基于PRADO的实体识别方法,包括获取原始数据,并对原始数据进行分词、标注处理;在PRADO层,基于投影嵌入模型,使用局部敏感哈希构建投影网络,将句子中的每个字转化为低维的Embedding词表;利用BiLSTM神经网络上下文关联的特点提取Embedding向量特征;将BiLSTM层获取的特征向量通过注意力机制的方法分配以不同的注意力权重;利用CRF完成序列标注的任务;本发明采用LSH算法来构建投影网络,以达到减少词嵌入向量参数的目的,同时使用注意力机制来保证该特征向量与全文的联系,来消除LSH算法不能较好的联系上下文的隐患。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202011334119.4 | 专利名称: | 一种基于PRADO的实体识别方法 |
申请日: | 2020-11-25 | 申请/专利权人 | 重庆邮电大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区南山街道崇文路2号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F40/284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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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |