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一种基于双知识图谱的新闻标题短文本分类方法,包含:对新闻标题短文本进行预处理,去除特殊字符;通过jieba分词工具提取新闻标题中的关键词,去除停用词;通过CNDBPedia外部知识库提供的API,将关键词链接到外部知识库获取实体集合;通过余弦相似度对实体集合进行消岐,得到候选实体集合;基于全局关键词共现信息,构建领域知识图,解决OOV问题;通过链接到外部知识库获取与实体相关的解释信息,丰富上下文语义信息;使用BERT获取原始新闻标题和实体链接的解释信息的字符级向量表示,并融合这两部分的向量表示,以弥补短文本信息不足的缺点;使用TextCNN来提取多个连续单词之间的N‑grams特征,捕捉深层次的语义信息;最后通过Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。
📄 2022106430313 📂 G06F16_353 👤 浙江工业大学 📅 2022-06-08
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发明 已授权

一种基于双知识图谱的新闻标题短文本分类方法

2022106430313 · 浙江工业大学
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预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年