[发明专利]中文命名实体识别模型及其构建方法和应用在审
| 申请号： | 202010943147.X | 申请日： | 2020-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN111967266A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 王会梅;郭望舒;鲜明;刘建 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 上海上谷知识产权代理有限公司 31342 | 代理人： | 陈婷婷 |
| 地址： | 410000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种中文命名实体识别模型及其创建方法以及应用于网络空间安全领域的方法。所述中文命名实体识别模型的应用基于迁移学习和深度神经网络，首先在中文命名实体识别领域公认的四大通用数据集上训练Bert‑BiLSTM‑CRF模型，充分学习到通用知识特征；而后进行模型迁移，将迁移学习后的TBBC(Trans‑Bert‑BiLSTM‑CRF)模型在自标注的网络空间安全领域数据集上再进行训练，学习得到该领域知识的特征后并输出模型，最终得到有实际应用价值的TBBC模型，再进行中文命名实体识别。经测试可知本发明所得的TBBC模型的准确率、召回率和F1值提升明显，中文命名实体识别性能大大提高，可有效缓解在特定领域进行命名实体识别任务时训练数据不足、识别性能较低的现实困境。 | ||
| 搜索关键词： | 中文 命名 实体 识别 模型 及其 构建 方法 应用 | ||
【主权项】：
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