[发明专利]命名实体识别方法和装置、存储介质及电子装置

说明书

本发明公开了一种命名实体识别方法和装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取待识别的目标文本，并确定目标文本中的第一识别任务的属性信息；以属性信息为目标构建属性识别任务，在属性识别任务为目标类任务的情况下，确定属性识别任务作为第二识别任务；将第一识别任务与第二识别任务输入目标神经网络模型中，输出目标文本的命名实体，其中，目标神经网络模型是通过训练样本和训练样本的标注信息训练得到的，达到了引入第二识别任务，进而根据第一识别任务和第二识别任务确定实体命名识别的目的，进而解决了现有技术中，为了准确实现命名实体识别花费成本较高的技术问题。

技术领域

本发明涉及命名实体识别领域，具体而言，涉及一种命名实体识别方 法和装置、存储介质及电子装置。

背景技术

命名实体识别任务是自然语言处理领域的经典任务和热门课题，在自 然语言处理技术快速发展的近数十年来一直得到学术界和工业界的广泛 关注。

当前命名实体识别NER技术面对简单任务如公司名识别、人名识别、 地明识别等场景，在适当数据量的前提下其准确率、召回率等指标已经可 以达到较高的水平，达到工业应用的指标。

对于复杂命名实体识别，现有技术通常采用的做法是不改变NER模 型而是通过不断增加训练数据集以期能够实现样本空间的收敛。此类方法 一方面，增加训练数据集需要付出更多的数据标注成本，同时标注数据需 要时间这可能会导致任务进度；另一方面，简单的增加训练数据往往无法 有效解决问题，数据的增加无法对模型的能力带来根本性的提升。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种命名实体识别方法和装置、存储介质及电子 装置，以至少解决现有技术中，为了准确实现命名实体识别花费成本较高 的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种命名实体识别方法，包括： 获取待识别的目标文本，并确定所述目标文本中的第一识别任务的属性信 息；以属性信息为目标构建属性识别任务，在属性识别任务为目标类任务 的情况下，确定属性识别任务作为第二识别任务；将所述第一识别任务与 所述第二识别任务输入目标神经网络模型中，输出所述目标文本的命名实 体，其中，所述目标神经网络模型是通过训练样本和训练样本的标注信息训练得到的。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种命名实体识别装置，包 括：获取单元，用于获取待识别的目标文本，并确定所述目标文本中的第 一识别任务的属性信息；确定单元，用于以属性信息为目标构建属性识别 任务，在属性识别任务为目标类任务的情况下，确定属性识别任务作为第 二识别任务；输出单元，用于将所述第一识别任务与所述第二识别任务输 入目标神经网络模型中，输出所述目标文本的命名实体，其中，所述目标 神经网络模型是通过训练样本和训练样本的标注信息训练得到的。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质， 该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设 置为运行时执行上述命名实体识别方法。

根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述 处理器通过计算机程序执行上述的命名实体识别方法。

在本发明实施例中，通过获取待识别的目标文本，并确定目标文本中 的第一识别任务的属性信息；以属性信息为目标构建属性识别任务，在属 性识别任务为目标类任务的情况下，确定属性识别任务作为第二识别任务； 将第一识别任务与第二识别任务输入目标神经网络模型中，输出目标文本 的命名实体，其中，目标神经网络模型是通过训练样本和训练样本的标注 信息训练得到的，达到了引入第二识别任务，进而根据第一识别任务和第二识别任务确定实体命名识别的目的，从而避免了现有技术中为了准确的 实现命名实体识别增加训练样本，进而解决了现有技术中，为了准确实现 命名实体识别花费成本较高的技术问题。