基于神经网络的实体关系抽取方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910722284.8

申请日：

2019-08-06

公开(公告)号：

CN112347196A

公开(公告)日：

2021-02-09

发明(设计)人：

陈培华陈成才

申请人：

申请人地址：

201803 上海市嘉定区金沙江西路1555弄398号7层

IPC主分类号：

G06F1628

IPC分类号：

G06F1621 G06F1623 G06F162458

代理机构：

北京品源专利代理有限公司 11332

代理人：

胡彬

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
2021-03-02	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 16/28 申请日:20190806

共 50 条

[1]

基于深度神经网络的实体关系抽取系统 [P].

罗强 ;

刘世林 ;

丁国栋 ;

练睿 ;

罗镇权 ;

闫俊杰 .

中国专利 :CN106855853A ,2017-06-16

[2]

一种基于神经网络的实体关系抽取方法 [P].

钟艳如 ;

赵蕾先 ;

姜超豪 ;

谢庆博 ;

罗笑南 .

中国专利 :CN109063159A ,2018-12-21

[3]

基于深度神经网络的实体及关系联合抽取方法 [P].

刘永志 ;

王洪俊 .

中国专利 :CN112214966A ,2021-01-12

[4]

基于深度神经网络的实体及关系联合抽取方法 [P].

刘永志 ;

王洪俊 .

中国专利 :CN112214966B ,2025-02-25

[5]

基于神经网络的实体关系联合抽取方法与装置 [P].

杨鹏 ;

程昌虎 ;

谢亮亮 ;

方海生 .

中国专利 :CN113468888A ,2021-10-01

[6]

一种基于深度神经网络的实体关系抽取方法 [P].

熊盛武 ;

陈振东 ;

段鹏飞 ;

缪少豪 ;

王娜 ;

毛晶晶 .

中国专利 :CN106202044A ,2016-12-07

[7]

基于卷积循环神经网络的电子病历实体关系抽取方法 [P].

滕飞 ;

唐莉 ;

马征 ;

黄路非 ;

李暄 .

中国专利 :CN109918671B ,2019-06-21

[8]

基于超图卷积神经网络的文档级实体关系抽取方法及装置 [P].

刘杰 ;

华浩宇 ;

金泰松 .

中国专利 :CN114118088A ,2022-03-01

[9]

基于超图卷积神经网络的文档级实体关系抽取方法及装置 [P].

刘杰 ;

华浩宇 ;

金泰松 .

中国专利 :CN114118088B ,2025-04-15

[10]

基于去噪卷积神经网络的远程监督实体关系抽取方法 [P].

宋威 ;

朱富鑫 .

中国专利 :CN111078895A ,2020-04-28

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