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申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118133940A
主分类号：G06N3/0985
分类号：G06N3/0985;G06N3/0455;G06N3/0442;G06F40/295;G06F40/216;G06F40/30;G06F18/25;G06F16/35;G06Q50/18;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明属于专利信息处理领域，具体涉及一种专利实体关系识别模型的训练方法、装置及计算机介质。所述方法用于对专利实体关系识别模型进行训练，具体包括从专利数据库中获取专利数据，并对所述专利数据进行预处理，提取出所述专利数据的摘要文本；对所述专利数据的摘要文本进行实体标注和关系标注，生成实体训练文本和关系训练文本；将所述实体训练文本输入到专利实体识别模型中，将所述关系训练文本上输入到专利实体关系分类模型；根据所述实体标注、所述实体识别结果、所述关系标注、所述关系识别结果，训练所述专利实体关系识别模型。本发明能够提升专利实体关系识别模型的效果，进而提高专利实体关系识别模型的准确度。
主权项：1.一种专利实体关系识别模型的训练方法，其特征在于，所述方法用于对专利实体关系识别模型进行训练，具体包括：从专利数据库中获取专利数据，并对所述专利数据进行预处理，提取出所述专利数据的摘要文本；对所述专利数据的摘要文本进行实体标注和关系标注，生成实体训练文本和关系训练文本；将所述实体训练文本输入到表征层，输出得到全局特征和局部特征；将所述全局特征和局部特征输入到特征提取融合层，输出得到融合特征；将所述融合特征输入到解码层，利用指针网络进行实体分类输出得到实体识别结果；将所述关系训练文本输入到单词嵌入层，输出得到嵌入词向量；将所述嵌入词向量输入到序列层，输出得到序列特征；将所述序列特征输入到依赖层，利用双向树结构进行关系分类输出得到关系识别结果；根据所述实体标注、所述实体识别结果、所述关系标注、所述关系识别结果，训练所述专利实体关系识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 专利实体关系识别模型的训练方法、装置及计算机介质
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