通过对开放域事实的贝叶斯结构学习来学习实体、关系词和概念...
实质审查的生效
摘要

概念图创建为用于开放领域知识中的文本理解的通用分类法。概念图中的节点包括实体和概念两者。边缘是从实体到概念,表明实体是概念的实例。本文中呈现了处理从开放域事实学习可解释关系以丰富和细化概念图的任务的实施方式。在一个或多个实施方式中,从开放域事实学习贝叶斯网络结构作为实体的事实和概念的关系词之间的可解释关系。在英文和中文数据集上进行了广泛的实验。与现有技术方法相比,所学习的网络结构基于英文和中文数据集两者上的实体的关系词来提高对实体概念的识别。

基本信息
专利标题 :
通过对开放域事实的贝叶斯结构学习来学习实体、关系词和概念之间的可解释关系
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114365122A
申请号 :
CN202080005173.6
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2020-06-16
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张婧媛孙明明李平
申请人 :
百度时代网络技术(北京)有限公司;百度(美国)有限责任公司
申请人地址 :
北京市海淀区东北旺西路8号中关村软件园17号楼二层A2
代理机构 :
北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司
代理人 :
王达佐
优先权 :
CN202080005173.6
主分类号 :
G06F16/36
IPC分类号 :
G06F16/36  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/36
••语义工具的产生,例如,本体论或词典
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/36
申请日 : 20200616
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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