一种基于对抗训练的命名实体识别方法

摘要

本发明公开了一种基于对抗训练的命名实体识别方法，分别通过RoBERTa模型训练和Bi‑LSTM的训练获得司法领域文字之间关联性特征；然后将两种关联性特征拼接在一起，利用条件随机场模型对训练样本进行预测获得预测的结果；本发明能够引入不同维度的外部词向量与字向量与不同维度的司法领域文本字词混合向量相结合，并且针对司法领域文本中混合词向量进行对抗扰动，增加模型识别的准确率。