浙江大学2项专利拟许可，现将相关信息予以公示。
[1]专利名称：一种结合稀疏编码和结构感知机的文本事件抽取方法
专利号：ZL201610955220.9
专利简介：本发明公开了一种结合稀疏编码和结构感知机的文本事件抽取方法。包括如下步骤：1)将文本数据依照ACE或RichERE规范标注构建为训练样本；2)将提取得到的实体作为事件触发词和事件参数的候选实体，抽取文本特征；3)进一步抽取文本分布式词向量特征，学习稀疏编码特征；4)利用训练样本和提取的文本特征，训练结构感知机分类器，同时识别文本中与关于事件的触发词和参数；5)对于新的文本数据，经过步骤1后输入结构感知机分类器，抽取文本事件信息。本发明利用了基于神经网络的分布式词向量特征的稀疏编码表达，强化了文本特征，另一方面使用结构感知机模型同时来学习事件触发词和事件参与者的识别，据此获得了更好的事件抽取效果。
[2]专利名称：一种基于概率单词选择和监督主题模型的文本分类方法
专利号：ZL201310410657.0
专利简介：本发明公开了一种基于概率单词选择和监督主题模型的文本分类方法。包括如下步骤：1）去除训练文本中的标点符号，统计词频信息及类别信息，并形成单词表和类别表；2）初始化主题比例矢量，主题单词矩阵，主题单词鉴别度矩阵和回归系数矩阵；3）根据训练文本的单词列表及其类别迭代更新主题比例矢量、主题单词矩阵、主题单词鉴别度矩阵和回归系数矩阵；4）对于测试文本，统计词频信息，然后利用主题比例矢量、主题单词矩阵、主题单词鉴别度矩阵和回归系数矩阵进行分类。本发明能够最大程度地减轻文本分类时繁杂的预处理过程，可以更加准确地对测试文本进行分类。本发明还能挖掘出主题中单词的鉴别度，以形象化展示文本中单词的重要性。
转化方式：普通许可
定价方式：协议定价
公示期自2020年11月3日至2020年11月17日。如有异议，请在公示期内向科学技术研究院提交异议书及有关证据。
电话：88981082，邮箱：kyc1@zju.edu.cn。
科学技术研究院
2020年11月3日