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申请/专利权人：中汽智联技术有限公司
摘要：本发明公开了一种针对非结构化车型数据的知识联合抽取方法、系统、存储介质和设备，属于汽车数据处理领域，通过对非结构化的车型数据进行预处理；确定车型数据中需要抽取的实体类型；利用BERT模型对输入文本进行学习词嵌入，将输入文本信息转化为高维度的向量信息；利用CRF模型对BERT输出的高维向量进行序列标注，将输入文本中的头实体和尾实体标注出来，以捕捉实体之间的依赖关系，并得到最优的实体序列标签；将序列标注得到的实体对替换为对应的实体类型，获得实体关联表示向量M；将实体关联表示向量M输入GRU神经网络进行关系分类。本方法对实体的识别准确率达到95%，关系识别准确率达到85%。
主权项：1.一种针对非结构化车型数据的知识联合抽取方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、对非结构化的车型数据进行预处理；S2、确定车型数据中需要抽取的实体类型；S3、使用已标注好的车型数据作为训练集，对BERT模型进行优化；S4、利用BERT模型对输入文本进行学习词嵌入，将输入文本信息转化为高维度的向量信息；S5、利用CRF模型对BERT输出的高维向量进行序列标注，将输入文本中的头实体和尾实体标注出来，以捕捉实体之间的依赖关系，并得到最优的实体序列标签；S6、将序列标注得到的实体对替换为对应的实体类型，并再次输入BERT模型进行向量学习，获得实体关联表示向量M；S7、将实体关联表示向量M输入GRU神经网络进行关系分类；S8、将抽取得到的实体和关系信息整合到一个知识库中，构建车型知识图谱，用于查询、分析和展示车型的相关知识。
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百度查询： 中汽智联技术有限公司 一种针对非结构化车型数据的知识联合抽取方法、系统、存储介质和设备
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