一种基于知识图谱的标注训练模型

发明专利有效专利

申请号：
CN202110489924.2
IPC分类号：G06F16/36;G06F16/35;G06F16/33;G06F40/295;G06F40/30;G06Q50/18
申请日期：
2021-05-06
申请人：
广东博维创远科技有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于知识图谱的标注训练模型
申请号	CN202110489924.2	申请日期	2021-05-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-10	公开/公告号	CN113239208A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/36	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;3;6;;;G;0;6;F;1;6;/;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;3;3;;;G;0;6;F;4;0;/;2;9;5;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;Q;5;0;/;1;8查看分类表>
申请人	广东博维创远科技有限公司	申请人地址	广东省佛山市顺德区乐从镇乐从社区居民委员会东平新城文华南路8号保利商务中心5座302房变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广东博维创远科技有限公司	当前权利人	广东博维创远科技有限公司
发明人	王燕玲
代理机构	佛山高业知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	陈安平

摘要

本发明公开了一种基于知识图谱的标注训练模型，模型由计算机执行，其中的逻辑流程包括基于系统的盗窃罪量刑监测理论模型绘制基本知识图谱；基于裁决文书网或手动添加文书数据创建数据集，并对裁决文书预处理；基于经过预处理的裁决文书进行文本预标注，并对文本预标注进行标签处理；基于经过文本预标注的裁决文书进行命名实体抽取实体信息，并进行文本三元组标注构建新知识图谱，完善基本知识图谱，将提取到数据和实体信息加入到知识库中存储。本发明通过对裁决文书进行信息抽取和标注，进行分析推导和提取融合，不断完善知识图谱，训练得出与其最相关的数学模型或算法参数，为精准量刑提供更成熟的参考结论。

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