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一种分词和实体联合识别模型训练方法及装置

摘要

本发明提供了一种分词和实体联合识别模型训练方法及装置,其中,该方法包括:基于双向注意力机制确定输入字符的上下文特征与句法结构;下文特征的权重向量与该输入字符的句法结构的权重向量确定该输入字符的双向注意力向量;将该输入字符的上下文特征与该双向注意力向量进行拼接,得到第一拼接结果;根据该第一拼接结果对分词和实体联合识别模型进行训练,得到训练好的分词和实体联合识别模型,可以解决相关技术中将句法结构融合到中文分词和命名实体识别联合模型,模型可能会被不准确的句法结构所误导,做出错误的预测的问题,可以减小噪声误导,提高了预测结果的准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN114048730A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 光大科技有限公司;

    申请/专利号CN202111309073.5

  • 申请日2021-11-05

  • 分类号G06F40/211(20200101);G06F40/289(20200101);G06F40/295(20200101);G06F16/33(20190101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构11240 北京康信知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人张秀英

  • 地址 100040 北京市石景山区石景山路乙18号院1号楼1206

  • 入库时间 2023-06-19 14:12:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-02-15

    公开

    发明专利申请公布

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