Resumen

La investigación sobre la extracción de relaciones de documentos de patentes, un tema de alta prioridad en el procesamiento del lenguaje natural en los últimos años, es de gran importancia para una serie de aplicaciones descendentes de patentes, como la minería de contenido de patentes, la recuperación de patentes y la construcción de bases de conocimiento de patentes. Debido a las oraciones extensas, los términos técnicos interdominio y la estructura compleja de las reivindicaciones de patentes, es extremadamente difícil extraer tríos abiertos con métodos tradicionales de análisis del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). En este documento, proponemos un enfoque de Extracción de Relaciones Abiertas (ORE) al transformar el problema de extracción de relaciones en un problema de etiquetado de secuencias en las reivindicaciones de patentes, que extrae tríos de relaciones no predefinidas de las reivindicaciones de patentes con una arquitectura de red neuronal híbrida basada en un mecanismo de atención multihead. El

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Investigación; Extracción de relaciones; Documentos de patentes; Procesamiento de lenguaje natural; Extracción de relaciones abierta; Red neuronal
• Keywords:Research; Relation extraction; Patent documents; Natural language processing; Open relation extraction; Neural network