[发明专利]一种基于迁移学习在军事装备文本实体抽取中的应用方法有效
| 申请号： | 202010920424.5 | 申请日： | 2020-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN112215004B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 徐建;吴蔚;阮国庆;王鑫鹏 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/289;G06F16/35;G06N3/0455;G06N3/096 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 于瀚文;胡建华 |
| 地址： | 210007 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于迁移学习在军事装备文本实体抽取中的应用方法，包括：步骤1，建立用于边界抽取和文本片段分类的网络模型做为文本实体抽取的骨架模型，有效的克服了不同领域抽取实体类型不同带来的网络结构的差异；步骤2，分析源领域数据，构造源领域问题集，实现任务适配；步骤3，利用基于掩码的语言模型实现领域适配；步骤4，将完成领域适配和任务适配的模型应用在目标领域，完成军事装备文本信息的抽取。发明有效的克服了不同领域抽取实体类型不同带来的网络结构的差异；本发明充分利用已有的开源序列标注数据，在此基础上训练命名实体识别模型，并将学到的知识应用在目标领域，有效的减少了目标领域数据标注工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 学习 军事装备 文本 实体 抽取 中的 应用 方法 | ||
【主权项】：
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