- 专利标题： 一种基于图排序模型的事件核心内容自动标记方法、装置及系统
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申请号： CN201911393738.8申请日： 2019-12-30
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公开(公告)号： CN111191413A公开(公告)日： 2020-05-22
- 发明人: 李建欣 , 毛乾任 , 李倩 , 钟盛海 , 朱洪东 , 李熙
- 申请人： 北京航空航天大学
- 申请人地址： 北京市海淀区学院路37号
- 专利权人： 北京航空航天大学
- 当前专利权人： 北京航空航天大学
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区学院路37号
- 代理机构： 北京中创阳光知识产权代理有限责任公司
- 代理商 尹振启
- 主分类号： G06F40/117
- IPC分类号： G06F40/117 ; G06F40/211 ; G06F40/253 ; G06F40/289 ; G06F40/295 ; G06F16/33
摘要：
本发明通过深度学习技术，针对新闻文本的要素标记问题设计了一种基于图排序模型的事件核心内容自动标记方法及应用该方法的设备和系统，该方法包括基于句法依存树的事件关键要素抽取及核心词标记、核心事件构建、事件核心句定位并输出标记文本三个基本步骤，对文本的核心句子和核心词进行标记，从而实现新闻文本标记过程中节约人工成本以及时间成本，节省资源的技术效果。
公开/授权文献
- CN111191413B 一种基于图排序模型的事件核心内容自动标记方法、装置及系统 公开/授权日：2021-11-12
IPC分类:
