一种基于多答案损失函数的片段信息抽取模型训练方法

摘要

本发明提供了一种基于多答案损失函数的片段信息抽取模型训练方法。包括：标注片段式信息，对文本中的作案手段和事发原因等片段式信息采取多准则标注，得到多个答案；对案由文本、标注答案进行预处理，并随机切分训练集、验证集和测试集；将训练集中预处理后的样本数据输入本文提出的模型中，得到所述输出的训练集中各文本对应的答案，其中，包括答案的开始和结束位置、以及位于所述开始和结束位置的概率。本发明能有效的避免标注者标注原则不统一的问题。