基于层级聚类和属性挖掘的可计算价值体系构建方法

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基于层级聚类和属性挖掘的可计算价值体系构建方法
申请号:CN202410729803
申请日期:2024-06-06
公开号:CN118296414B
公开日期:2024-09-27
类型:发明专利
摘要
本发明涉及自然语言理解技术技术领域,公开了一种基于层级聚类和属性挖掘的可计算价值体系构建方法,包括:层级节点挖掘,将语料数据聚类为四个类别的语料,提取关键词,将所有关键词汇总并去重后得到的关键词作为词节点;基于软硬权重融合的节点关系属性构建;多层级综合知识匹配计算,初始化测试文本的价值分数,提取测试文本中的实体,根据实体对应的词节点的相邻词节点的层级属性,以及词节点间的边对应的权值,计算实体的价值分数,将测试文本中所有实体的价值分数求和,得到测试文本的价值分数。本发明从多层次知识判别的角度提出了基于层级聚类和属性挖掘的可计算价值体系构建方法,按照由粗到细的粒度对输入文本进行价值计算。
技术关键词
节点 关键词 层级 文本 BERT模型 命名实体识别技术 矩阵 分词 初始聚类中心 自然语言理解技术 代表 Sigmoid函数 预训练语言模型 关系抽取模型 序列 索引 注意力 元素
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