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申请/专利权人：上海大学;阿里巴巴集团控股有限公司
摘要：本发明公开了一种基于WordNet和IDF的非结构化文本的实体关系分类方法。该方法的具体步骤如下：（1）获取文本训练集并进行预处理后得到句子矩阵表示；（2）利用WordNet扩展句子外部语义信息；（3）利用IDF扩展句子内部语义信息；（4）计算句子中单词的位置信息，更新句子的矩阵表示；（5）将步骤（4）的句子矩阵输入分段卷积神经网络中，得到句子的特征向量。（6）将特征向量输入到分类器中，计算损失函数。（7）若本轮训练准确率较上一轮的提高大于0.1%或者达到迭代上限，则该分类方法训练完毕；否则，更新步骤（5）中超参数，继续训练过程。本发明所述方法能准确地表达实体和关系的语义特征，从而缓解训练集数据噪声过大的问题，提高分类准确性。
主权项：1.一种基于WordNet和IDF的非结构化文本的实体关系分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取非结构化的文本训练集，对数据集中的每个句子进行预处理之后，利用Word2Vec得到句子的矩阵表示；步骤2、利用WordNet扩展句子外部语义信息，更新句子的矩阵表示；步骤3、利用IDF扩展句子内部语义信息，更新句子的矩阵表示；步骤4、计算句子中每个单词的位置信息，并将其加入到该词的词向量中，更新句子的矩阵表示；步骤5、将步骤4得到的句子矩阵输入到分段卷积神经网络PCNN中，得到句子的特征向量；步骤6、将步骤5的句子特征向量输入到分类器中，对句子的实体关系进行分类，并将分类结果与训练集标签对比，计算损失函数；步骤7、若本轮测试的准确率较上轮提高大于0.1％或者达到训练次数上限，则该实体关系自动分类方法训练完毕；否则，根据分类结果和损失函数更新步骤5中的超参数，继续迭代训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 阿里巴巴集团控股有限公司 一种基于WordNet和IDF的非结构化文本的实体关系分类方法
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