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【发明公布】一种自动化数据功能项抽取的方法_中国科学院软件研究所_202010412410.2 

申请/专利权人:中国科学院软件研究所

申请日:2020-05-15

公开(公告)日:2020-10-20

公开(公告)号:CN111797612A

主分类号:G06F40/211(20200101)

分类号:G06F40/211(20200101);G06F40/284(20200101);G06F40/295(20200101);G06N20/00(20190101);G06F8/77(20180101)

优先权:

专利状态码:失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态:2023.10.31#发明专利申请公布后的驳回;2020.11.06#实质审查的生效;2020.10.20#公开

摘要:本发明提出一种自动化数据功能项抽取的方法,将需求文本根据标点符号划分为句子,抽取句子中每个单词的上下文特征;给句子中的每一个单词打上标签,作为标注数据;使用标注数据训练初始的CRF模型,迭代地使用该CRF模型预测未标注的数据,从中选取置信度高于置信度阈值的样本来扩充训练集合;使用扩后后的训练集合重新训练CRF模型,最终得到候选功能项集合;使用历史功能项训练面向功能项的语言模型;使用训练好的面向功能项的语言模型对候选功能项集合进行过滤,抽取符合的功能项。本方法从需求描述中进行数据功能项的自动化抽取,提高抽取的精度,代替人力抽取功能项,并降低抽取的成本。

主权项:1.一种自动化数据功能项抽取的方法,其特征在于,包括以下步骤:将需求文本根据标点符号划分为句子,抽取句子中每个单词的上下文特征;给句子中的每一个单词打上标签,并作为标注数据;使用标注数据训练初始的条件随机场模型CRF,迭代地使用该CRF模型预测未标注的数据,从中选取置信度高于置信度阈值的样本来扩充训练集合,该置信度为CRF模型预测标签序列的概率;使用扩后后的训练集合重新训练CRF模型,最终得到候选功能项集合;使用历史功能项训练面向功能项的语言模型;使用训练好的面向功能项的语言模型对候选功能项集合进行过滤,抽取符合的功能项。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国科学院软件研究所 一种自动化数据功能项抽取的方法

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