[发明专利]生成序列标注模型的方法、设备、介质及程序产品在审
申请号: | 202110187089.7 | 申请日: | 2021-02-10 |
公开(公告)号: | CN112905884A | 公开(公告)日: | 2021-06-04 |
发明(设计)人: | 林泽南;卢佳俊 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06F16/2457;G06F16/332;G06F16/335;G06F16/35;G06N3/08 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 序列 标注 模型 方法 设备 介质 程序 产品 | ||
1.一种生成序列标注模型的方法,包括:
获取第一搜索信息和对应的第一标签;
根据所述第一搜索信息,从预设的知识图谱中获取第一搜索信息对应的第二标签;
响应于所述第二标签与所述第一标签不一致,确定所述第一搜索信息中的第一需求信息不为所述知识图谱中的信息;
基于所述第一需求信息和所述第一需求信息对应的标签进行训练,得到训练后的序列标注模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述第一需求信息包括以下至少一项:实体需求限定信息、问答需求限定信息、泛需求限定信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述第一搜索信息还包括:知识图谱既定信息,其中,所述知识图谱既定信息为所述知识图谱中的信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述知识图谱既定信息包括以下至少一项:实体既定信息、问答既定信息、泛需求既定信息。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述实体既定信息包括:实体提及和/或实体的本质属性信息。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述序列标注模型,包括:ERNIE层、双向长短期记忆网络层和条件随机场层。
7.根据权利要求1或2所述的方法,其中,所述第二标签与所述第一标签不一致,包括:
所述第二标签为错误的标签;或,所述第二标签为无法识别对应的标签。
8.一种确定搜索结果的方法,包括:
获取第二搜索信息,其中,所述第二搜索信息包括第二需求信息和预设的知识图谱中的知识图谱既定信息;
根据所述知识图谱既定信息,从所述知识图谱中获取所述知识图谱既定信息对应的标签结果,以及将所述第二需求信息输入预先训练的序列标注模型中,得到所述第二需求信息对应的标签结果;
根据所述知识图谱既定信息对应的标签结果和所述第二需求信息对应的标签结果,得到所述第二搜索信息对应的搜索结果,并展示所述搜索结果。
9.根据权利要求8所述的方法,其中,所述根据所述知识图谱既定信息对应的标签结果和所述第二需求信息对应的标签结果,得到所述第二搜索信息对应的搜索结果,包括:
根据所述知识图谱既定信息对应的标签结果和所述第二需求信息对应的标签结果,确定所述第二搜索信息的类型;
根据所述知识图谱既定信息对应的标签结果、所述第二需求信息对应的标签结果,以及所述第二搜索信息的类型,确定所述第二搜索信息的类型对应的搜索结果。
10.根据权利要求9所述的方法,其中,所述根据所述知识图谱既定信息对应的标签结果和所述第二需求信息对应的标签结果,确定所述第二搜索信息的类型,包括:
利用所述知识图谱对所述知识图谱既定信息设置实体知识标签,得到实体知识标签结果,以及利用所述序列标注模型对所述第二需求信息设置实体需求标签,得到实体需求标签结果;
与利用所述知识图谱对所述知识图谱既定信息设置实体知识标签的步骤并行执行,利用所述知识图谱对所述知识图谱既定信息设置泛需求知识标签,得到泛需求知识标签结果,以及利用所述序列标注模型对所述第二需求信息设置泛需求需求标签,得到泛需求需求标签结果;
响应于所述知识图谱既定信息和/或第二需求信息还包括未被识别的信息,利用所述知识图谱对所述未被识别的信息设置问答知识标签,得到问答知识标签结果,以及利用所述序列标注模型对所述未被识别的信息设置问答需求标签;
根据所述实体知识标签结果、实体需求标签结果、泛需求知识标签结果、泛需求需求标签结果、问答知识标签结果、问答需求标签结果,确定所述第二搜索信息的类型。
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