融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合抽取方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于文本实体关系联合抽取领域，涉及一种融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合抽取方法，将鱼类科普文本输入深度学习模型进行实体关系联合抽取；深度学习模型包括：ERNIE预训练模型，对鱼类科普文本进行编码，获得相应字向量；BiLSTM模型，捕捉字向量中依赖关系，获得相应隐藏状态向量；Attention注意力模型，对隐藏状态向量进行权重分配，生成相应语义向量，Attention注意力模型融合ResNeXt思想，不增加模型复杂度的前提下提高抽取效果；CRF解码器，对语义向量进行解码，获得规范标签，完成实体关系联合抽取。本发明解决了实体间语义不强、长序列语义稀释和长距离依赖问题，抽取效果好。
基本信息
专利标题 ：
融合ResNeXt的EBAC鱼类文本联合抽取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114528408A
申请号 ：
CN202210181120.0
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张思佳于英囡张鑫王梓铭安宗诗孙华王贵艳
申请人 ：
大连海洋大学
申请人地址 ：
辽宁省大连市沙河口区黑石礁街52号
代理机构 ：
西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
崔瑞迎
优先权 ：
CN202210181120.0
主分类号 ：
G06F16/35
IPC分类号 ：
G06F16/35 G06F16/36 G06F40/30 G06F16/951 G06F16/215 G06N3/04 G06N3/08
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
G06F16/35
••聚类；分类
法律状态
2022-06-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/35
申请日 : 20220225
申请日 : 20220225
2022-05-24 ：
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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