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多特征融合的英文科技文献关键词提取方法

摘要

本申请多特征融合的英文科技文献关键词提取方法,创造性的提出不再选取备选词,而是将关键词提取过程当作对关键词主题序列标示的过程,采用深度网络学习模型进行有监督的序列标示,模型针对科技文献特征,对语料中的文本进行多特征分词,将文本切分成单词集合,对所有的单词进行特征主题处理,通过标示好关键词位置标示文件对这些单词做序列标示处理,将词和特征都表示成向量的形式拼接起来作为输入,通过将单词的标示结果也以向量的形式传递给深度网络学习模型中进行训练,采用训练完成的模型来进行关键词抽取,英文科技文献关键词提取效率和精度大幅提高,并对模型的提取结果实时评估,不断修正后关键词提取的效果更好。

著录项

  • 公开/公告号CN115221871A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-10-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 毕开龙;

    申请/专利号CN202210725706.9

  • 发明设计人 毕开龙;

    申请日2022-06-24

  • 分类号G06F40/284;G06F40/216;G06F40/242;G06F16/31;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 300350 天津市津南区海河教育园区同砚路38号

  • 入库时间 2023-06-19 17:15:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-21

    公开

    发明专利申请公布

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