申请/专利权人：河海大学常州校区

申请日：2020-03-27

公开（公告）日：2020-07-24

公开（公告）号：CN111444726A

主分类号：G06F40/30(20200101)

分类号：G06F40/30(20200101);G06F40/295(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.09#授权;2020.08.18#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：本发明公开一种语义信息提取方法和装置，属于自然语言处理技术领域，方法包括：获取待识别的语料数据；对获取到的语料数据进行预处理，预处理包括将语料数据转换为词向量和或字向量；将向量转换后的语料信息输入至预先训练的语义信息提取模型，得到命名实体识别结果；所述语义信息提取模型包括双向长短时记忆网络和CRF层网络，其训练样本为已标注字符标签和实体标签的语料数据的向量形式；双向长短时记忆网络的输出为待识别语句中各词中字符映射到标签的概率矩阵，CRF层网络根据双向长短时记忆网络的输出，确定待识别语句的标签序列并输出。本发明通过将格子结构的长短时记忆网络改进为双向，使其能够更好的获知文章中一个句子前后文的信息，从而更准确地判断这个句子的语义。

主权项：1.一种语义信息提取方法，其特征是，包括：获取待识别的语料数据；对获取到的语料数据进行预处理，预处理包括将语料数据转换为词向量和或字向量；将向量转换后的语料信息输入至预先训练的语义信息提取模型，得到命名实体识别结果；所述语义信息提取模型包括双向长短时记忆网络和CRF层网络，其训练样本为已标注字符标签和实体标签的语料数据的向量形式；双向长短时记忆网络的输出为待识别语句中各词中字符映射到标签的概率矩阵，CRF层网络根据双向长短时记忆网络的输出确定待识别语句的标签序列并输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 河海大学常州校区 基于双向格子结构的长短时记忆网络的中文语义信息提取方法和装置

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