一种多特征融合的供应链管理实体知识抽取的方法及系统

摘要

本发明公开了一种多特征融合的供应链管理实体知识抽取的方法及系统，将数据集中的文本句子转换为字符级向量表示和部首级向量表示，合并并输入卷积层后获得局部上下文特征向量；从字符级特征向量中获取上下文特征向量，输入卷积层中获得上下文突出特征向量；合并上下文特征向量、局部上下文特征向量和上下文突出特征向量后输出得到隐层向量；构造各个实体之间关系的权重连接图，提取区域节点特征，结合实体和权重连接图进行实体预测。本发明能够更好地针对未出现在训练集而未经过训练的汉字进行语义推理，从而降低了对供应链管理知识领域数据集进行知识抽取的难度，改善了知识抽取的效果，使得对该领域数据集的知识抽取能够达到预期的效果。