[发明专利]一种基于BERT嵌入的软件编程领域实体识别方法在审
| 申请号： | 202011007465.1 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112149421A | 公开（公告）日： | 2020-12-29 |
| 发明（设计）人： | 唐明靖;王俊;陈建兵;邹伟 | 申请（专利权）人： | 云南师范大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/216;G06F40/284;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 昆明人从众知识产权代理有限公司 53204 | 代理人： | 王娟 |
| 地址： | 650500 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于BERT嵌入的软件编程领域实体识别方法，属于自然语言处理、深度学习和软件资源挖掘技术领域。首先，利用自然语言处理技术对软件问答社区StackOverflow的数据集进行文本解析和预处理，结合领域分析确定软件编程领域实体类别，并基于Bart自然语言标注工具对样本数据进行人工标注获得训练集和测试集；然后，通过BERT预训练语言模型获得输入序列的语义和向量化表示，并结合BiGRU双向循环神经网络对输入序列进行模型训练；最后，通过CRF条件随机场对输入标签序列建模，从而得到概率最大的标签序列，实现软件编程领域的实体识别。本发明基于深度学习训练方法，能在少量标注样本数据的情况下，有效识别软件编程领域特定的实体。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bert 嵌入 软件 编程 领域 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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