基于深度神经网络的电力设备多模态关系抽取方法及装置

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基于深度神经网络的电力设备多模态关系抽取方法及装置
申请号:CN202510107607
申请日期:2025-01-23
公开号:CN120181208A
公开日期:2025-06-20
类型:发明专利
摘要
本发明涉及多模态信息抽取技术领域,具体提供了一种基于深度神经网络的电力设备多模态关系抽取方法及装置,包括:获取待识别图文对象;将待识别图文对象作为预先训练的电力设备多模态关系抽取模型的输入,得到预先训练的电力设备多模态关系抽取模型输出的待识别图文对象的实体关系识别结果;本发明提供的技术方案,能够自动完成不同电力设备新闻报道中指定实体关系的抽取。
技术关键词
关系抽取模型 BiLSTM模型 关系抽取方法 多模态 文本 视觉 深度神经网络 语义特征 节点 面向电力设备 BERT模型 资源库 图文 矩阵 CRF模型 爬虫爬取 融合特征 对象
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