文本事件信息提取方法、电子装置和非易失性存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN201910548427.8
IPC分类号：G06F16/35;G06F16/36;G06F40/295;G06N3/04
申请日期：
2019-06-24
申请人：
拓尔思信息技术股份有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	文本事件信息提取方法、电子装置和非易失性存储介质
申请号	CN201910548427.8	申请日期	2019-06-24
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2019-10-11	公开/公告号	CN110321432A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/35	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;3;6;;;G;0;6;F;4;0;/;2;9;5;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	拓尔思信息技术股份有限公司	申请人地址	北京市海淀区知春路6号(锦秋国际大厦)14层14B04 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	拓尔思信息技术股份有限公司	当前权利人	拓尔思信息技术股份有限公司
发明人	乔春庚;江敏;刘瑞宝
代理机构	北京康达联禾知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	罗延红;金丹

摘要

本发明属于信息处理技术领域，为了解决现有技术中事件信息提取的技术方案存在准确率不高的技术问题，本发明提供一种本发明第一方面提供一种文本事件信息提取方法，该方法包括：对文本进行分词划分，并将分词做向量转换后得到词向量，以及将词向量输入至神经网路模型，输出实体；基于文本格式特征定义的信息类型，按照文法定义的对应模式规则，将文本块中的分词和实体按照文法定义的对应模式规则，整理成结构化后的文本块；对结构化后的文本块进行事件信息提取处理，使用文法定义的对应模式规则实现关键字抽取，并把关键字输出到结果模板中。因此，利用神经网络深度学习与规则相结合的方式，配置事件提取模型，实现文本事件信息的准确提取。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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