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1. (WO2018218707) RÉSEAU NEURONAL ET PROCÉDÉ D'EXTRACTION DE RELATION D'INFORMATIONS SELON UN MÉCANISME D'ATTENTION

Pub. No.:    WO/2018/218707    International Application No.:    PCT/CN2017/089137
Publication Date: Fri Dec 07 00:59:59 CET 2018 International Filing Date: Wed Jun 21 01:59:59 CEST 2017
IPC: G06F 17/27
Applicants: CHINA UNIVERSITY OF MINING AND TECHNOLOGY
中国矿业大学
Inventors: LIU, Bing
刘兵
ZHOU, Yong
周勇
ZHANG, Runyan
张润岩
WANG, Chongqiu
王重秋
Title: RÉSEAU NEURONAL ET PROCÉDÉ D'EXTRACTION DE RELATION D'INFORMATIONS SELON UN MÉCANISME D'ATTENTION
Abstract:
La présente invention porte sur les domaines des réseaux neuronaux récurrents, du traitement de langage naturel et de l'analyse d'informations combinés à des mécanismes d'attention, et concerne ainsi un réseau neuronal et un procédé d'extraction de relation d'informations selon un mécanisme d'attention, qui servent à résoudre les problèmes d'une importante charge de travail et d'une faible généralisation dans les systèmes d'analyse d'informations existants qui reposent essentiellement sur des bases de connaissances construites artificiellement. La mise en œuvre spécifique du procédé comprend une phase d'apprentissage et une phase d'application. Dans la phase d'apprentissage, un dictionnaire utilisateur est d'abord construit et des vecteurs de mots sont appris, un ensemble d'apprentissage est construit à partir du contenu d'une base de données d'informations historiques, un corpus est prétraité, puis un apprentissage de modèle de réseau neuronal est réalisé; et dans la phase d'application, des informations sont obtenues, les informations sont prétraitées, une tâche d'extraction de relation d'informations peut être automatiquement achevée tout en prenant en charge l'expansion du dictionnaire utilisateur et la détermination de correction d'erreur, dont le résultat est ajouté à un modèle de réseau neuronal d'apprentissage présentant un ensemble d'apprentissage incrémentiel. Le procédé d'extraction de relation d'informations peut trouver une relation entre des éléments d'informations, servir de base à une intégration de contexte d'événement et à une prise de décision, et présente un vaste champ d'applications.