基于BIE位置词列表的中文文本数据字向量表征方法
实质审查的生效
摘要

本发明涉及一种基于BIE位置词列表的中文文本数据字向量表征方法,涉及深度学习、命名实体识别领域,包括以下步骤:S1:生成全量词集与强相关词集,并构建BIE位置词列表;S2:利用字向量的原始表征构建位置无关性词向量;S3:基于词频加权平均池化算法缩合词集中的词向量表征;S4:将字的BIE位置词向量加权并与原始字向量拼接,生成包含词汇位置信息的字向量。本发明在字向量中融入词汇的全量位置信息的同时,能够突出强相关词汇位置信息。扩展字向量表征维度,使得中文实体识别结果具有更高的准确性。

基本信息
专利标题 :
基于BIE位置词列表的中文文本数据字向量表征方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114282538A
申请号 :
CN202111426052.1
公开(公告)日 :
2022-04-05
申请日 :
2021-11-24
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王进王猛旗林兴杜雨露孙开伟
申请人 :
重庆邮电大学
申请人地址 :
重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号
代理机构 :
北京同恒源知识产权代理有限公司
代理人 :
廖曦
优先权 :
CN202111426052.1
主分类号 :
G06F40/295
IPC分类号 :
G06F40/295  G06F40/216  G06F40/284  
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
G06F40/295
命名实体识别
法律状态
2022-04-22 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 40/295
申请日 : 20211124
2022-04-05 :
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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