[发明专利]一种基于深度学习的地铁设计规范中实体关系联合抽取方法在审
| 申请号： | 202110218377.4 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN112966512A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 黑新宏;李育璠;朱磊;王一川;姬文江;孟海宁;姜琨 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30;G06F40/211;G06F40/242;G06K9/62;G06N3/02;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 宁文涛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的地铁设计规范中实体关系联合抽取方法，利用词典文件构建名词哈希词典索引；将待处理《地铁设计规范》文本作为输入文本S1；对输入文本S1进行正向与逆向最大匹配算法处理并求二者结果的交集得到C1；将输入文本S1输入经过预训练的BERT模型进行编码，得到输入文本的字嵌入集合S2；对步骤4中得到的S2基于跨度选择文段进行实体抽取，对已存在于C1中的实体不进行处理；合并实体集合C1与C2，得到实体集合C3，对C3中的实体两两之间进行双向关系分类，得到实体关系集合C4。本发明的方法，识别准确率高，计算精简，便于应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地铁 设计规范 实体 关系 联合 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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