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专利信息

基于多任务学习的工业领域事件联合抽取方法、装置和设备【异议或纠错】

档案编号： CQ-248-3389-4336
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06F16/35;G06F40/30;G06F40/211;G06F40/268;G06F40/284;G06F18/25;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/0985类
授权状态： 已授权
档案内容： 本申请涉及一种上述基于多任务学习的工业领域事件联合抽取方法、装置和设备,通过提取待处理的文本数据中各单词的不同的多个特征,并将其融合后得到对应文本数据的融合特征序列,根据融合特征序列进行语义特征的提取得到的隐藏层语义特征序列。接着,依次采用第一指针网络以及第二指针网络根据隐藏层语义特征序列先后得到文本数据中的触发词以及事件参数,再利用图卷积神经网络根据触发词抽取的隐藏层向量以及事件参数抽取的隐藏层向量进行信息聚合和更新,得到节点隐藏层,根据该节点隐藏层、触发词抽取的隐藏层向量以及事件参数抽取的隐藏层向量进行处理得到事件类别和角色标签,从而实现对文本数据的事件抽取。采用本方法可以提高事件抽取的准确性。
附件下载：  (原始资料备查)

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