[发明专利]实体链接模型的训练方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910678070.5 | 申请日： | 2019-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN110472239A | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 韦晓琳;张松国;欧贫扶;李智文;马镇涛 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 44232 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 | 代理人： | 刘抗美<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开涉及自然语言处理技术领域，提供了一种实体链接模型的训练方法、装置，以及电子设备。其中，该方法包括：确定关于病症实体的第一训练样本，以及确定关于器官实体的第二训练样本；基于实体链接模型，对第一训练样本和第二训练样本进行特征提取，得到关于病症实体和器官实体的公共特征、病症实体特征和器官实体特征；根据公共特征和病症实体特征确定第一损失函数，以及根据公共特征和器官实体特征确定第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数确定实体链接模型的模型参数，得到训练后的结合病症和器官的实体链接模型。通过本技术方案训练得到的实体链接模型的信息处理效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 链接 实体特征 损失函数 训练样本 器官 公共特征 自然语言处理技术 电子设备 模型参数 特征提取 信息处理 | ||
【主权项】：
1.一种实体链接模型的训练方法，其特征在于，包括：/n确定关于病症实体的第一训练样本，以及确定关于器官实体的第二训练样本；/n基于实体链接模型，对所述第一训练样本和所述第二训练样本进行特征提取，得到关于病症实体和器官实体的公共特征、病症实体特征和器官实体特征；/n根据所述公共特征和所述病症实体特征确定第一损失函数，以及根据所述公共特征和所述器官实体特征确定第二损失函数；/n根据所述第一损失函数和所述第二损失函数确定所述实体链接模型的模型参数，得到训练后的结合病症和器官的实体链接模型。/n
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