[发明专利]能力词实体识别方法

权利要求书

1.一种能力词实体识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的原始文档；

根据标注规则对所述原始文档进行标注，得到短语结构的目标能力词；

将所述目标能力词作为新细胞加入到基于字级别标注的第一实体识别模型中，得到第二能力词实体识别模型；

基于所述第二能力词实体识别模型识别能力词实体。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据标注规则对所述原始文档进行标注，得到短语结构的目标能力词包括：

分别使用B、I、E、S和O标注符号对所述原始文档中的每个字进行标注，其中，所述B用于标注所述原始文档中的所述目标能力词的起始位，所述I用于标注所述原始文档中的所述目标能力词的中间位，所述E用于标注所述原始文档中的所述目标能力词的末位，所述S用于标注所述原始文档中的所述目标能力词的单个字或词，所述O用于标注所述原始文档中的与所述目标能力词无关的位。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标能力词作为新细胞加入到基于字级别标注的第一实体识别模型中，得到第二能力词实体识别模型包括：

所述新细胞的嵌入位置为基于字级别标注的第一实体识别模型中所述目标能力词末位字细胞和倒数第二个字细胞的中间。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标能力词作为新细胞加入到基于字级别标注的第一实体识别模型中，得到第二能力词实体识别模型包括：

所述新细胞的一个输入端与基于字级别标注的第一实体识别模型中所述目标能力词的首字细胞的输出端连接；

所述新细胞的输出端与基于字级别标注的第一实体识别模型中所述目标能力词的末位字细胞的输入端连接。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述目标能力词作为新细胞加入到基于字级别标注的第一实体识别模型中，得到第二能力词实体识别模型包括：

所述新细胞的词向量表达式为X_a，b，其中，序号a表示所述目标能力词中首字的位置，序号b表示所述目标能力词中末位字的位置。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述目标能力词作为新细胞加入到基于字级别标注的第一实体识别模型中，得到第二能力词实体识别模型之前，还包括：

构建所述基于字级别标注的第一实体识别模型，所述基于字级别标注的第一实体识别模型为循环神经网络模型，输入信号为所述原始文档的词向量表达式，输出信号为对输入信号的分类结果。