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公开(公告)号:CN112036170B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202010918084.2
申请日:2020-09-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F40/279 , G06F16/353 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于类型注意力的神经零样本细粒度实体分类方法,具体为:基于目标实体文本中各单词对应的单词向量,计算目标实体文本表示向量;基于句子中目标实体文本两侧各单词分别对应的语境单词向量,获取目标实体文本的基础语境向量;基于目标实体文本中各实体对应的类型,构建实体类型向量;基于目标实体类型向量及基础语境向量,计算两侧单词分别对应的相关注意力值;基于相关注意力值及基础语境向量,计算目标实体文本的相关语境向量;合并目标实体文本的实体表示向量和相关语境向量,获取整个句子的表示向量,利用已创建的实体类型分类器模型,获取目标实体文本属于各给定类别的分值,并有效改善实体细粒度分类的效果。
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公开(公告)号:CN112036170A
公开(公告)日:2020-12-04
申请号:CN202010918084.2
申请日:2020-09-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F40/279 , G06F16/35 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于类型注意力的神经零样本细粒度实体分类方法,具体为:基于目标实体文本中各单词对应的单词向量,计算目标实体文本表示向量;基于句子中目标实体文本两侧各单词分别对应的语境单词向量,获取目标实体文本的基础语境向量;基于目标实体文本中各实体对应的类型,构建实体类型向量;基于目标实体类型向量及基础语境向量,计算两侧单词分别对应的相关注意力值;基于相关注意力值及基础语境向量,计算目标实体文本的相关语境向量;合并目标实体文本的实体表示向量和相关语境向量,获取整个句子的表示向量,利用已创建的实体类型分类器模型,获取目标实体文本属于各给定类别的分值,并有效改善实体细粒度分类的效果。
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