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申请/专利权人：国网山东省电力公司
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118210925A
主分类号：G06F16/35
分类号：G06F16/35;G06F16/36;G06F18/213;G06F18/2431;G06F18/25;G06N5/022
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明提供了一种基于知识图谱增强的企业行业分类方法及系统，包括：获取待分类企业的行业分类相关数据并进行相应预处理；基于预处理的行业分类相关数据，利用预先训练的基于深度学习的行业分类模型，获得企业所属类别的分类结果；其中，所述行业分类模型具体执行如下过程：对于待分类企业的行业分类相关数据进行文本拆分，获得短句集合；基于短句集合中的句子与预先构建的知识图谱中实体的链接结果，对短句集合中的句子添加标签；利用预训练自然语言模型对添加标签的句子进行特征提取；采用基于注意力机制的知识融合策略对提取的句子特征进行融合；以所述融合特征作为预先训练的分类器的输入，获得企业的分类类别。
主权项：1.一种基于知识图谱增强的企业行业分类方法，其特征在于，包括：获取待分类企业的行业分类相关数据并进行相应预处理，其中，所述行业分类相关数据包括企业名称、企业经营范围以及企业经营特点；基于预处理的行业分类相关数据，利用预先训练的基于深度学习的行业分类模型，获得企业所属类别的分类结果；其中，所述行业分类模型具体执行如下过程：对于待分类企业的行业分类相关数据进行文本拆分，获得短句集合；基于短句集合中的句子与预先构建的知识图谱中实体的链接结果，对短句集合中的句子添加标签；利用预训练自然语言模型对添加标签的句子进行特征提取；采用基于注意力机制的知识融合策略对提取的句子特征进行融合；以所述融合特征作为预先训练的分类器的输入，获得企业的分类类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网山东省电力公司 基于知识图谱增强的企业行业分类方法及系统
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