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一种基于机器学习的从半结构化文档中提取问答对的方法

摘要

本发明属于自然语言处理技术领域,具体涉及一种基于机器学习的从半结构化文档中提取问答对的方法。本发明应用机器学习的方法,通过应用Apriori进行特征选择和朴素贝叶斯分类方法进行分类,得到半结构化文本中的答案句。本发明结合命名实体识别和依存句法分析理论,将答案句转为对应的问句。命名实体识别采用crf+BiLstm神经网络模型,识别答案句中的实体,补充到网络爬取的实体中。句法分析通过揭示句子中各个词之间的依存关系,从而在问句生成时替换依存于实体的词,得到合理的问句。本发明通过从半结构化文档中提取高质量的问答对,为以后构建问答系统奠定了良好的基础。

著录项

  • 公开/公告号CN111078875A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工程大学;

    申请/专利号CN201911222877.4

  • 申请日2019-12-03

  • 分类号G06F16/35(20190101);G06F16/84(20190101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室

  • 入库时间 2023-12-17 08:55:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-22

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/35 申请日:20191203

    实质审查的生效

  • 2020-04-28

    公开

    公开

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