[发明专利]基于神经网络的命名实体识别方法及计算机存储介质有效
| 申请号： | 201910797635.1 | 申请日： | 2019-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN110516247B | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 李林峰;孔晓泉;黄海荣 | 申请（专利权）人： | 湖北亿咖通科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京智汇东方知识产权代理事务所(普通合伙) 11391 | 代理人： | 关艳芬 |
| 地址： | 430056 湖北省武汉市经济开发区神*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络的命名实体识别方法及计算机存储介质，该方法包括将待识别的字符串输入至分类模型，利用分类模型识别字符串的语言意图类别，从预设映射表中查找与识别出的语言意图类别对应的实体标签集；将字符串输入至命名实体模型中对字符串中的各个字符依次进行识别，得到字符串中包含词语所属的多个实体标签的概率值；从与语言意图类别对应的实体标签集中查找与字符串中包含词语的实体标签相匹配的实体标签，针对匹配到的实体标签，选取匹配的实体标签集中概率值排名前N的实体标签作为相应字符的实体标签。通过分类模型的语言意图类别识别结果对命名实体模型识别结果中不正确的实体标签过滤，减少了命名实体模型的错误识别率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 命名 实体 识别 方法 计算机 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的命名实体识别方法，包括：/n将待识别的字符串输入至分类模型，利用分类模型识别所述字符串的语言意图类别，从预设映射表中查找与识别出的语言意图类别对应的实体标签集；/n将所述字符串输入至命名实体模型中对字符串中的各个字符依次进行识别，得到所述字符串中包含词语所属的多个实体标签的概率值；/n从与语言意图类别对应的实体标签集中查找与所述字符串中包含词语的多个实体标签相匹配的实体标签，针对匹配到的实体标签，选取其中的实体标签的概率值排名前N的实体标签作为相应字符的实体标签。/n
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