一种基于深度学习的命名实体关系抽取与构建方法
基本信息
| 申请号 | CN201410488047.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN104199972A | 公开（公告）日 | 2014-12-10 |
| 申请公布号 | CN104199972A | 申请公布日 | 2014-12-10 |
| 分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 袁伟;邓攀;闫碧莹;赵鑫;李玉成;余雷 | 申请（专利权）人 | 中科明远（北京）并行软件有限公司 |
| 代理机构 | 北京永创新实专利事务所 | 代理人 | 中科嘉速（北京）并行软件有限公司;中科嘉速（北京）信息技术有限公司 |
| 地址 | 100190 北京市海淀区中关村南四街4号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的命名实体关系抽取与构建方法，用于互联网信息技术领域。本方法针对某一特定领域，在垂直网站上抓取领域内的新闻数据，对获取的新闻数据进行预处理；新闻数据分词，抽取关键词，生成行业词库，利用行业词库对新闻数据重新分词；抽取种子词库；无监督构建实体关系网络，从新闻数据中抽取包含两个以上实体的句子，抽取句子中的动词以及对应的文档，对抽取的文档建立基于深度学习的词聚类模型，根据动词描述的词之间的关系，构建实体关系网络；定义实体关系类别，对实体关系网络中的每个实体对，进行关系分类。本发明不需投入大规模人力对样本数据进行标记，语料库的依赖性低，抽取实体关系的性能高。 |
