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本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的文物知识关系抽取方法，包括：获取文物数据集，并对文物数据进行预处理，得到预处理后的文物数据；通过Word2vec的Skip－gram模型对预处理后的文物数据进行词向量的转化，提取句子中每个单词的词汇级别特征；提取文物数据中每条句子的句子级别特征；将所提取的词汇级别特征和句子级别特征进行拼接，得到拼接后的特征向量，将拼接后的特征向量作为分类任务的特征数据，接入全连接层；在全连接层将特征数据经线性变换，再通过Softmax分类器计算分类预测值
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113076744 A
(43)申请公布日 2021.07.06
(21)申请号 202110410046.0
(22)申请日 2021.04.16
(71)申请人 重庆中国三峡博物馆
地
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