公开(公告)号：CN111026878A

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201911236864.2

申请日：2019-12-05

Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院

Inventor： 韩伟红 ,  赫中翮 ,  陈雷霆 ,  曾浩华 ,  郭新凯

IPC: G06F16/36 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于信息抽取的技术领域，具体涉及一种基于Bi-LSTM网络的无监督属性的抽取方法，包括：步骤一，生成向量集，使向量集中的每个向量的长度相等，将向量集中的每个向量输入Bi-LSTM网络；步骤二，Bi-LSTM网络对每个向量提取所需的信息，然后通过设置筛选词的方式对所需的信息进行过滤；步骤三，过滤后的信息经softmax函数输出，获得并标注所需要抽取的实体关系。本发明的Bi-LSTM网络主动地对输入的每个向量进行训练和标注，从而实现无监督地捕获和抽取所需的信息，有利于实现特征的自主学习和实体关系的高效抽取。

公开(公告)号：CN111026854A

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201911236857.2

申请日：2019-12-05

Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院

Inventor： 韩伟红 ,  赫中翮 ,  陈雷霆 ,  李广新

IPC: G06F16/332 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于自动应答的技术领域，具体涉及一种答案质量的评估方法，包括如下步骤，步骤一、采用BLSTM模型，对问答对的文本特征进行评估；步骤二、抽取若干个非文本特征，对所述问答对的非文本特征进行评估；步骤三、综合所述文本特征的评估和所述非文本特征的评估，然后将候选答案的综合得分从高到低进行排序，最后从所述候选答案中选择出最佳答案。本发明通过结合问答对的文本和非文本的特征以评估答案质量，有助于提高问题和答案的匹配度，从而提高答案的质量。

公开(公告)号：CN111091003A

公开(公告)日：2020-05-01

申请号：CN201911235588.8

申请日：2019-12-05

Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院

Inventor： 韩伟红 ,  赫中翮 ,  陈雷霆 ,  李广新

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/289 ,  G06F16/36 ,  G06F16/951 ,  G06F16/9532

Abstract: 本发明属于信息抽取的技术领域，具体涉及一种基于知识图谱查询的并行抽取方法，包括：步骤一，提取数据源的URL，获取对应的文本页面；步骤二，对文本页面的内容进行过滤和分词处理，然后在预设的多个规则块中并行地运行信息匹配，对文本页面抽取所需要的实体关系；步骤三，汇总多个规则块的匹配结果，输出对文本页面的抽取结果。本发明的抽取方法可以应用于单文本和多文本的语句，多个规则块能够同时运行、并行地实施所需的匹配，有效地实现了单文本或者多文本中不同的语句的多级并行处理，从而减少了硬件成本和提升了匹配的速度。

公开(公告)号：CN111091003B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN201911235588.8

申请日：2019-12-05

Applicant: 电子科技大学广东电子信息工程研究院

Inventor： 韩伟红 ,  赫中翮 ,  陈雷霆 ,  李广新

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/289 ,  G06F16/36 ,  G06F16/951 ,  G06F16/9532

Abstract: 本发明属于信息抽取的技术领域，具体涉及一种基于知识图谱查询的并行抽取方法，包括：步骤一，提取数据源的URL，获取对应的文本页面；步骤二，对文本页面的内容进行过滤和分词处理，然后在预设的多个规则块中并行地运行信息匹配，对文本页面抽取所需要的实体关系；步骤三，汇总多个规则块的匹配结果，输出对文本页面的抽取结果。本发明的抽取方法可以应用于单文本和多文本的语句，多个规则块能够同时运行、并行地实施所需的匹配，有效地实现了单文本或者多文本中不同的语句的多级并行处理，从而减少了硬件成本和提升了匹配的速度。