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一种基于机器学习的本体实例学习方法

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本发明属于一种自然语言处理和本体学习技术领域，涉及一种基于机器学习的本体实例学习方法，包括：对文档进行预处理后，进行标注语料；选取包括词特征、词性特征、词和词性特征的组合特征在内的各种特征，将语料及待识别的文本转换为特征向量的形式；进行最大熵模型训练，利用标注好的语料训练最大熵模型的参数，得到最大熵分类器；利用最大熵分类器进行实例抽取。本发明可以快速、有效地从大量文本中学习本体的实例。

著录项

公开/公告号CN102662923A

专利类型发明专利
公开/公告日2012-09-12

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN201210121839.1
发明设计人张萌;王文俊;
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申请日2012-04-23
分类号G06F17/21(20060101);G06F17/30(20060101);
代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人程毓英
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2023-12-18 06:28:50

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2014-12-10

发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06F17/21 申请公布日:20120912 申请日:20120423

发明专利申请公布后的视为撤回
2012-11-07

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/21 申请日:20120423

实质审查的生效
2012-09-12

公开

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专利
中文文献
外文文献

1. 一种基于机器学习的本体实例学习方法 [P] . 中国专利： CN102662923A . 2012-09-12
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4. Training Machine Learning Model Based On Training Instances With: Training Instance Input Based On Autonomous Vehicle Sensor Data, and Training Instance Output Based On Additional Vehicle Sensor Data [P] . 美国专利： US2019318206A1 . 2019-10-17

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