[发明专利]训练隐马尔科夫模型的方法、装置、设备和存储介质在审
| 申请号： | 202010056835.4 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN111222341A | 公开（公告）日： | 2020-06-02 |
| 发明（设计）人： | 李荣茂 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/242;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人： | 刘挽澜 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区益田路5033号*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及人工智能领域，提供一种训练隐马尔科夫模型的方法、装置、设备和存储介质。方法包括：通过隐马尔科夫模型获取候选分词的角色概率，候选分词用于指示经过角色标注的训练文本的分词；根据角色概率计算训练文本中的角色权重值；计算对训练文本进行实体识别的损失函数的值，并将损失函数的值作为效果值；计算对训练文本进行实体识别的损失函数的值，并将损失函数的值作为效果值；获取目标角色权重值对应的目标角色；基于目标角色通过维特比算法计算概率值最大的角色链，并根据角色链中的角色组合模式进行实体识别，得到目标隐马尔科夫模型。本发明能够减少具备较高实体识别效果的隐马尔科夫模型模型的训练样本数据。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 隐马尔科夫 模型 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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