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基于分布式平台的行业文本实体提取方法

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本发明公开了一种基于分布式平台的行业文本实体提取方法，包括：采用深度学习神经网络训练文本数据集得到关系特征模型；将提取的关系特征生成多个弹性分布式关系特征数据集RDD；将RDD中的数据集通过改进的非线性SVM分类算法训练得到的类别特征模型提取类别特征；根据提取的类别特征找到对应语境实体模型，并通过训练好的实体模型提取对应类别特征的文本中的实体数据；判断相应语境文的本数量是否超过设定阈值，若超过阈值时，重新训练该语境实体模型，利用重新训练的实体模型提取对应类别特征的文本中的实体数据，否则，保存文本实体特征和文本数据。可以处理不同语境下的文本特征实体，有效提高了实体提取的效率以及提取实体准确率。

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公开/公告号CN107908642B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-12

原文格式PDF
申请/专利权人江苏华通晟云科技有限公司;
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申请/专利号CN201710902720.0
发明设计人武克杰;周书勇;
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申请日2017-09-29
分类号G06F16/35(20190101);G06F40/289(20200101);
代理机构32103 苏州创元专利商标事务所有限公司;
代理人范晴;丁浩秋
地址 215000 江苏省苏州市工业园区星湖街328号创意产业园2-B803
入库时间 2022-08-23 12:47:56

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