一种基于句子关联图的汉越双语多文档新闻观点句识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010254227.4
IPC分类号：G06F40/211;G06F40/247;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/9032;G06F16/906;G06F16/951
申请日期：
2020-04-02
申请人：
昆明理工大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于句子关联图的汉越双语多文档新闻观点句识别方法
申请号	CN202010254227.4	申请日期	2020-04-02
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-25	公开/公告号	CN111581943A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/211	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;F;4;0;/;2;4;7;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;6;/;9;0;3;2;;;G;0;6;F;1;6;/;9;0;6;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;1查看分类表>
申请人	昆明理工大学	申请人地址	云南省昆明市五华区学府路253号（昆明理工大学）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	昆明理工大学	当前权利人	昆明理工大学
发明人	余正涛;唐珊;王剑;黄于欣;高盛祥
代理机构	昆明人从众知识产权代理有限公司	代理人	沈艳尼

摘要

本发明涉及一种基于句子关联图的汉越双语多文档新闻观点句识别方法，属于自然语言技术领域。本发明针对汉越双语多文档新闻观点句识别任务，提出一种联合句子关联特征和语义特征的观点句识别模型；包括步骤：构建融合事件要素和情感要素的汉越双语多文档关联无向图；获取汉越双语的句子关联特征；获取句子的语义编码表示；对得到的语义编码进行降维来获得汉越双语的句子语义特征；利用句子关联特征、句子语义特征进行联合计算得到观点句识别特征，采用分类器对观点句识别特征进行分类，并采用二分类的交熵损失函数对分类器进行优化，采用优化好的分类器实现观点句识别。本发明可以有效提升汉越双语多文档新闻观点句识别的准确率。

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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该专利没有被任何外部专利所引用！

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