一种基于深度学习的商品关键信息抽取方法及存储介质
实质审查的生效
摘要

本发明涉及一种基于深度学习的商品关键信息抽取方法及存储介质,所述方法包括以下步骤:获取商品信息数据集,根据预设规则筛选商品关键信息标注数据并构成候选数据集;对筛选后的商品关键信息标注数据进行数据清洗,构造新的商品信息数据集对构造的新的商品信息数据集加入标识符,并进行分词,得到训练数据集;利用训练数据集训练基于Encoder‑Decoder框架的Transformer深度学习模型;基于Transformer深度学习模型对商品原始信息自动抽取商品关键信息。提供一个基于Transformer深度学习模型,用于商品关键信息抽取,相对于传统关键词抽取,选用商品信息作为模型训练数据集,增加商品关键信息抽取的准确性。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的商品关键信息抽取方法及存储介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114510560A
申请号 :
CN202210100878.7
公开(公告)日 :
2022-05-17
申请日 :
2022-01-27
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张永霞黄茉黄新恩王博立翁增仁
申请人 :
福建博思软件股份有限公司
申请人地址 :
福建省福州市闽侯县上街镇高新大道5号博思软件大厦
代理机构 :
福州市景弘专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
施文武
优先权 :
CN202210100878.7
主分类号 :
G06F16/332
IPC分类号 :
G06F16/332  G06K9/62  G06Q30/06  
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
G06F16/332
•••查询公式
法律状态
2022-06-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/332
申请日 : 20220127
2022-05-17 :
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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