[发明专利]一种基于深度学习的知识抽取方法与装置有效
| 申请号： | 202010563907.4 | 申请日： | 2020-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN111709243B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 杨鹏;杨浩然;李文翰 | 申请（专利权）人： | 南京优慧信安科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/216;G06F16/35;G06F16/332;G06F18/22;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 210012 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的知识抽取方法与装置。首先，本发明使用BERT+CNN模型抽取百科文本中存在的多种关系，该模型改进了CNN基本结构并增加Attention机制，进而提高抽取精度。接着，枚举抽取的多种关系，根据关系类型识别文本对应的头实体和尾实体，并使用基于概率的实体对筛选方法筛选实体对。最后，基于文本相似度的实体消歧算法实现筛选实体对中实体的消岐，该算法解决实体消歧可参照信息量少的问题。本发明在减少知识抽取计算量的同时，可以准确、全面地从百科文本中抽取三元组知识。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 知识 抽取 方法 装置 | ||
【主权项】：
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