基于深度学习多头选择模型的表头列实体关系匹配方法

摘要

本发明公开了基于深度学习多头选择模型的表头列实体关系匹配方法，包括：对表格的数据项定义数据实体属性类别，比如时间、姓名、公司名等，并构建正则识别方法；构建表头的任意两列组合的人工特征；将表头字符序列、表头对应的数据属性序列经过各自的embedding层之后；编码层采用bi‑lstm模型结构；将上下文编码信息基于多头选择机制进行任意位置两两组合拼接；计算表头序列任意两两位置对每个关系类别的binary损失值；将损失值收敛至最佳的模型保留，并作为用于预测的模型。基于深度学习多头选择模型的表头列实体关系匹配方法，通过表头和模型使其该方法具有一定的便捷性。