| 专利号 | 2017110588475 | 申请日 | 2017-11-01 | 专利名称 | 一种基于位置的LSTM和CNN联合模型进行关系分类的方法 |
| 授权日 | 2019-04-16 | 专利权人 | 山东大学 | 发明人 | 李玉军;王玥 |
| 主分类号 | G06F16/35 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及一种基于位置的LSTM和CNN联合模型进行关系分类的方法，包括：(1)数据预处理；(2)训练词向量；(3)抽取位置向量；获取训练集中的每一个词的位置向量特征，及其高维位置特征向量，将的每一个词的词向量与高维位置特征向量级联，得到联合特征；(4)针对具体任务建模；利用双向LSTM编码实体的上下文信息和语义信息；输出标记实体对应位置的向量，将输出输入至CNN，输出两个实体名词及其上下文信息、关系词信息，输入至分类器中进行分类；(5)采用损失函数训练模型。本发明不需要人工抽取任何特征，联合模型也不需要借助另外的自然语言处理工具对数据做预处理，算法简单明了，效果达到了目前最好。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
