摘要
本发明提供面向垂直领域的文本提取与知识增强方法,涉及自然语言处理技术领域,面向垂直领域的文本提取与知识增强方法,所述文本提取方法包括文本优化预处理,采用文本提取算法,分段提取与结果合并,引入并行处理技术;所述知识增强方法包括构建垂直领域知识图谱,引入双曲空间学习,实施对比学习;通过文本优化预处理、分词、剔除停用词、句子分割等一系列步骤,本发明有效减少了噪声信息的干扰,并将长文本或复杂结构文本拆解为更易于处理的单元,结合深度学习框架训练的文本提取模型,能够自动识别并提取关键信息,显著提高了文本提取的效率和结果的完整度与连贯性。
技术关键词
并行处理技术
深度学习框架
文本提取方法
知识图谱构建技术
自然语言
文本关键信息
噪声信息
分布式计算框架
消息传递接口
并行计算框架
负载均衡策略
构建知识图谱
分段算法
语义
微调技术
停用词表
拼接算法
深度学习模型
系统为您推荐了相关专利信息
监督学习算法
监督学习方法
正则化技术
管理智能化技术
随机梯度下降
无标签数据
模板
文本
非暂态计算机可读存储介质
样本
可解释人工智能
自然语言文本
建议方法
大语言模型
故障预测模型