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一种混合特征融合的中文化工文献分词方法

摘要

本发明公开了一种混合特征融合的中文化工文献分词方法,首先构建化工科学文献语料库来训练中文分词任务;接着,利用BiLSTM和CNN提取并融合文档特征,结合边界特征构建条件随机场训练端到端中文分词模型;然后,开放模型接口,对用户输入文本进行分词;最后,通过ECharts渲染分词结果实现化工关键词可视化,系统接受用户反馈并进行处理。本发明将自然语言处理和深度学习方法应用于化工领域,通过特征融合提高对包含中英文专业词汇的化工中文文档分词效果,解决大量新词和中英文混合专业词汇给分词结果造成化工领域术语识别率低的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN112101014A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 淮阴工学院;

    申请/专利号CN202010842606.5

  • 申请日2020-08-20

  • 分类号G06F40/284(20200101);G06F40/289(20200101);G06F40/117(20200101);G06F40/30(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人柏尚春

  • 地址 223003 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号

  • 入库时间 2023-06-19 09:13:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-26

    授权

    发明专利权授予

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