一种基于神经网络过滤噪声特征的自然语言关系抽取方法

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专利状态

一种基于神经网络过滤噪声特征的自然语言关系抽取方法

有效

专利申请进度

申请

2019-05-28

申请公布

2019-09-17

授权

2023-04-18

预估到期

2039-05-28

专利基础信息

申请号	CN201910449634.8	申请日	2019-05-28
申请公布号	CN110245292A	申请公布日	2019-09-17
授权公布号	CN110245292B	授权公告日	2023-04-18
分类号	G06F16/9535;G06F16/33;G06F40/289
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	上海智臻智能网络科技股份有限公司
申请人地址	上海市闵行区东川路500号

专利法律状态

2023-04-18

授权

状态信息

授权
2019-09-17

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种基于神经网络过滤噪声特征的自然语言关系抽取方法，该方法采用句子的向量信息注入到卷积神经网络中进行特征值提取，对得到的特征进行过滤筛选，对筛选结束的优秀的特征矩阵进行关系抽取建模，能够进行更准确的实体间的关系预测。本发明与现有技术相比在于利用神经网络挖掘句子及句子中实体间关系的特征值的基础上，增加特征过滤结构，将卷积神经网络提取的特征值进行进一步筛选，从而进行更准确的关系抽取，能够更加全面有效地对句子中实体间关系进行预测，方法简便、高效，成本低廉，并且能够在不同数据领域之间进行迁移，具有广泛的实用意义，能够为知识图谱系统、关系预测系统等应用提供有效的解决方案。

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