一种基于强化学习的实体和关系联合抽取方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910375005.5

申请日：

2019-05-07

公开(公告)号：

CN111914091A

公开(公告)日：

2020-11-10

发明(设计)人：

何小海周欣刘露平罗晓东卿粼波吴小强滕奇志

申请人：

申请人地址：

610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

IPC主分类号：

G06F1636

IPC分类号：

G06F40295 G06F1635 G06N308 G06N304

代理机构：

代理人：

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-11-27	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 16/36 申请日:20190507
2020-11-10	公开	公开

共 50 条

[1]

基于强化学习的实体关系联合抽取方法 [P].

陈辛夷 ;

潘嵘 .

中国专利 :CN109376250A ,2019-02-22

[2]

基于强化学习的关系抽取方法和装置 [P].

何世柱 ;

刘康 ;

赵军 ;

曾祥荣 .

中国专利 :CN108280058A ,2018-07-13

[3]

一种基于对抗学习的实体关系联合抽取方法 [P].

李瑞 ;

杨思睿 ;

徐悦甡 ;

李婵 ;

邢钧峰 ;

王琳方 ;

杨溢 .

中国专利 :CN118194846A ,2024-06-14

[4]

一种句子级实体和关系联合抽取方法 [P].

张寅 ;

王岩 .

中国专利 :CN110377903A ,2019-10-25

[5]

基于头实体预测的实体和关系联合抽取方法 [P].

陈彦如 ;

王浩 ;

陈硕 ;

石静 ;

高明珠 ;

林幼玲 ;

宋岱松 ;

邹可欣 ;

陈良银 .

中国专利 :CN111832293A ,2020-10-27

[6]

一种基于深度学习的实体关系抽取方法 [P].

路松峰 .

中国专利 :CN111428481A ,2020-07-17

[7]

一种基于深度学习和多位置指针标注的中文实体关系联合抽取方法 [P].

姜树明 ;

仲伟华 ;

魏志强 ;

刘向阳 ;

韩露 ;

张艳青 .

中国专利 :CN119494345A ,2025-02-21

[8]

一种面向教育领域的实体和关系联合抽取方法 [P].

秦锋 ;

张志文 ;

郑啸 .

中国专利 :CN112364654B ,2024-12-20

[9]

一种面向教育领域的实体和关系联合抽取方法 [P].

秦锋 ;

张志文 ;

郑啸 .

中国专利 :CN112364654A ,2021-02-12

[10]

一种基于跨度和知识增强的实体关系联合抽取方法 [P].

张骁雄 ;

刘姗姗 ;

丁鲲 ;

张雨豪 ;

张慧 ;

刘茗 ;

蒋国权 ;

漆桂林 ;

周晓磊 .

中国专利 :CN112214610A ,2021-01-12

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