[发明专利]一种基于注意力机制的Bi-LSTM和关键词策略的专利术语关系抽取方法在审
| 申请号： | 201910404547.0 | 申请日： | 2019-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN110807084A | 公开（公告）日： | 2020-02-18 |
| 发明（设计）人： | 董志安;吕学强;孙少奇 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/35;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于注意力机制的Bi‑LSTM和关键词策略的专利术语关系抽取方法，包括以下步骤：步骤1)：对专利文本进行预处理，识别出术语特征，同时加入位置信息，并通过改进的TextRank算法获得类别关键词特征，并将其组成向量矩阵；步骤2)：将向量矩阵导入Bi‑LSTM模型中，采用注意力机制获得文本信息的整体特征；步骤3)：利用最大池化层选择每个句子的关键特征作为局部特征；步骤4)：将整体特征和局部特征融合；步骤5)：使用softmax分类器输出分类结果。本发明以专利术语关系抽取为基础，针对传统深度学习方法中存在的长距离依赖问题，本发明提出一种基于注意力机制的Bi‑LSTM和关键词策略的专利术语关系抽取方法。通过各种实验对比，本发明的效果优于已有的方法，可以很好地满足实际应用的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 bi lstm 关键词 策略 专利 术语 关系 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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