【摘 要】
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随着社会产品的多样变化和大数据时代的发展需求,产品信息抽取有着重要的研究意义.针对抽取过程中过多的人工参与和抽取准确度不高的情况,提出一种基于统计和知识相结合的产
【机 构】
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沈阳航空航天大学计算机学院,辽宁 沈阳,110136
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随着社会产品的多样变化和大数据时代的发展需求,产品信息抽取有着重要的研究意义.针对抽取过程中过多的人工参与和抽取准确度不高的情况,提出一种基于统计和知识相结合的产品部件信息自动抽取方法.为确保抽取的相关性,采用词频剪枝过滤干扰词,使用双向长短期记忆模型将词进行分布式表示并计算语义相关度;为确保抽取的完整性,引入知网知识库,根据词语首义原的分类来验证抽取结果是否为部件类概念词.实验在120万篇产品专利摘要上进行词向量训练,分别对运输交通设备、通讯电子设备、仪器仪表和机械器材四类产品进行测试,证明了模型的可行性和算法的有效性.
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