一种基于神经网络与注意力机制的情报关系提取方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201710392030.5
IPC分类号：G06F17/27;G06N3/02
申请日期：
2017-05-27
申请人：
中国矿业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于神经网络与注意力机制的情报关系提取方法
申请号	CN201710392030.5	申请日期	2017-05-27
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2017-10-10	公开/公告号	CN107239446A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/27 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/20 处理自然语言数据的（语言分析或综合入G10L）〔6〕 G06F17/27 自动分析的，例如语法分析、正射校正的〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	中国矿业大学	申请人地址	江苏省徐州市铜山区大学路中国矿业大学科研院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国矿业大学	当前权利人	中国矿业大学
发明人	刘兵;周勇;张润岩;王重秋
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于神经网络与注意力机制的情报关系提取方法，涉及结合注意力机制的循环神经网络、自然语言处理、情报分析领域，用以解决现今情报分析系统多基于人工构建的知识库，工作量大、泛化能力低的问题。方法具体实现包括训练阶段与应用阶段。在训练阶段，首先构建用户字典、训练词向量，然后从历史情报数据库中构造训练集，进行语料预处理，然后进行神经网络模型训练；在应用阶段，获取情报，进行情报预处理，可自动地完成情报关系抽取任务，同时支持扩充用户词典，以及纠错判断，加入训练集增量式的训练神经网络模型。本发明的情报关系提取方法可寻找情报间的关系，为整合事件脉络、决策研判提供依据，有着广泛的实用价值。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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