申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;浙江大有实业有限公司杭州科技发展分公司

申请日：2023-11-27

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875322A

主分类号：G06F40/295

分类号：G06F40/295;G06F40/289;G06F16/35;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及数据识别技术领域，公开了一种文本数据的实体提取方法、系统、设备和介质。本发明将原始文本数据进行分词和去停用词的预处理操作，并将预处理后的文本数据转换为词向量表示，词向量基于预训练模型生成；基于卷积神经网络，通过引入上下感知卷积学习策略构建多层感知的卷积神经网络模型；通过卷积神经网络模型对文本数据进行实体分类，确定文本中的实体类别；基于词向量和实体类别，对卷积神经网络模型进行训练；将实际文本数据输入训练后的卷积神经网络模型，从中识别出实体信息。本发明引入上下感知卷积学习策略，充分利用文本数据的上下文信息，提高了提取的性能，提取出的内容的分类更具准确性。

主权项：1.一种文本数据的实体提取方法，其特征在于，所述方法包括：将原始文本数据进行分词和去停用词的预处理操作，并将预处理后的文本数据转换为词向量表示，所述词向量基于预训练模型生成；基于卷积神经网络，通过引入上下感知卷积学习策略构建多层感知的卷积神经网络模型；通过所述卷积神经网络模型对文本数据进行实体分类，确定文本中的实体类别；基于所述词向量和实体类别，对所述卷积神经网络模型进行训练；将实际文本数据输入训练后的所述卷积神经网络模型，从中识别出实体信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司;浙江大有实业有限公司杭州科技发展分公司 一种文本数据的实体提取方法、系统、设备和介质

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