[发明专利]一种文本信息自动提取方法有效
| 申请号： | 201810975598.4 | 申请日： | 2018-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN109145260B | 公开（公告）日： | 2020-04-24 |
| 发明（设计）人： | 黄海友;袁兆麟;马博渊;胡金龙;魏晓燕;刘婷 | 申请（专利权）人： | 北京科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/106 | 分类号： | G06F40/106;G06F40/211;G06F16/31 |
| 代理公司： | 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 | 代理人： | 张仲波 |
| 地址： | 100083*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种文本信息自动提取方法，能够不断提高标记内容和标签自动提取的准确性。所述方法包括：获取用户上传的文本文件，将其转换为能用计算机逐字符分析的文档格式；对格式转换后的文档中的文本内容进行预处理，形成便于使用自然语言处理技术解析的多层次文本单元；捕捉用户选择的文本片段，基于形成的多层次文本单元，确定该文本片段对应的标记内容，并为每个标记内容推荐标签；基于确定的标记内容和为每个标记内容推荐的标签，采用在线学习的训练思想，训练文本自动提取模型，以实现标记内容和标签的自动提取。本发明适用于文本信息自动提取操作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 信息 自动 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种文本信息自动提取方法，其特征在于，包括：获取用户上传的文本文件，将其转换为能用计算机逐字符分析的文档格式；对格式转换后的文档中的文本内容进行预处理，形成便于使用自然语言处理技术解析的多层次文本单元；捕捉用户选择的文本片段，基于形成的多层次文本单元，确定该文本片段对应的标记内容，并为每个标记内容推荐标签，其中，将用户选择的该文本片段所在句中具有独立语法成分的文本序列作为标记内容；基于确定的标记内容和为每个标记内容推荐的标签，采用在线学习的训练思想，训练文本自动提取模型，所述文本自动提取模型，用于实现标记内容和标签的自动提取。
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