基于全局事件类型的序列到序列联合事件抽取方法和系统
公开
摘要
本申请涉及基于全局事件类型的序列到序列联合事件抽取方法和系统，该方法包括：将输入的待抽取语句进行预处理并向量化；利用BERT模型获取表示向量化后的待抽取语句中每个词的语义特征；根据语义特征通过长短期记忆网络得到编码输出向量和编码隐藏层状态输出向量；利用编码输出向量中的第一个向量进行候选事件类型嵌入；根据编码输出向量中的其余向量进行候选事件元素识别；利用编码隐藏层状态输出向量初始化解码层的隐藏层后，根据类型嵌入结果进行解码生成完整事件，根据生成的完整事件中事件元素最后一个单词的位置从候选的事件元素中拷贝完整的目标候选事件元素。提高了事件抽取性能。
基本信息
专利标题 ：
基于全局事件类型的序列到序列联合事件抽取方法和系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114610866A
申请号 ：
CN202210512407.7
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-05-12
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵薇周昱晨刘小萌
申请人 ：
湖南警察学院
申请人地址 ：
湖南省长沙市芙蓉区远大3路9号
代理机构 ：
长沙国科天河知识产权代理有限公司
代理人 ：
段盼姣
优先权 ：
CN202210512407.7
主分类号 ：
G06F16/335
IPC分类号 ：
G06F16/335 G06F16/35 G06F40/205 G06F40/279 G06F40/30 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
G06F16/335
•••基于附加数据的过滤，例如用户或组配置文件
法律状态
2022-06-10 ：
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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