一种基于联合学习模型的细粒度数值信息抽取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010083902.1
IPC分类号：--
申请日期：
2020-02-10
申请人：
南京大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于联合学习模型的细粒度数值信息抽取方法
申请号	CN202010083902.1	申请日期	2020-02-10
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-19	公开/公告号	CN111309849A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	暂无	IPC分类号	暂无查看分类表>
申请人	南京大学	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区汉口路22号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	南京大学	当前权利人	南京大学
发明人	于佳婕;丁文韬;瞿裕忠
代理机构	苏州威世朋知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	秦蕾

摘要

本发明公开了利用一种基于联合学习模型的细粒度数值信息抽取方法，包括如下步骤：对输入文本进行预处理；根据数值相关正则表达式识别候选的数值，以数值为触发词，与其前后词例拼接，作为联合学习模型的输入；联合学习模型的底层接入词嵌入层，并对词嵌入层的输出加入数值触发词的位置信息，得到每个词例最终的分布式表示；基于分布式表示接入后续的特征提取网络，并在高层分别接入具体任务的网络：接入分类网络得到数值信息的语义类型，接入序列标注网络得到数值触发词相关的数个语义角色；合并具体任务的输出得到数值信息单元；针对多个数值信息单元，基于统计方法判断它们之间的复合关系。本发明无需人工设计特征、准确性高、泛化能力强。

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！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供