一种口语化短文本的实体属性提取方法及电子装置

    公开(公告)号:CN113761919A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202010500426.9

    申请日:2020-06-04

    Abstract: 本发明提供一种口语化短文本的实体属性提取方法及电子装置,包括对口语化短文本切词及词性标注,并对各标注词性的词语进行命名主体识别,得到实体词语;将口语化短文本映射为主谓宾三元组,获取主谓宾三元组中各词语的依存关系,并使用实体词语对主谓宾三元组中各词语进行实体识别;当主谓宾三元组中的主谓宾满足一触发规则时,提取宾语词组作为实体属性。本发明采用词性标注、依存句法分析、实体识别以及结合触发词词性规则的综合方法,更加有针对性的提取了口语化短数据的实体属性信息,丰富了口语化短文本领域的结构化信息抽取方法。

    基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法

    公开(公告)号:CN110059889B

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN201910344174.2

    申请日:2019-04-26

    Abstract: 本发明提供了基于无监督学习的诈骗呼叫序列检测方法,包括:构造主叫呼叫序列和呼叫二部图;在呼叫二部图中进行随机游走过程,推断各主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量;获取各被叫号码的唯一标识,以主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及第M个被叫号码对应的唯一标识为神经网络的输入,以第M+1个被叫号码对应的唯一标识为输出,训练获得神经网络预测模型;获取待检测主叫呼叫序列中主叫号码对应节点的低维嵌入表示向量以及各被叫号码对应的唯一标识,并输入所述神经网络预测模型,若得到的预测唯一标识与实际唯一标识的误差大于设定阈值,则判断主叫号码为诈骗号码。本发明中提出的方法容易实现并行化计算,可以实现较高的检测效率。

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