[发明专利]一种改进BERT训练模型及一种命名实体识别方法、系统在审
| 申请号： | 202011240770.5 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112560484A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 王忠璐;刘健博 | 申请（专利权）人： | 武汉数博科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京思格颂知识产权代理有限公司 11635 | 代理人： | 吕露;杨超 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖新*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种改进BERT训练模型及一种命名实体识别方法、系统，该改进BERT训练模型包括传统BERT模型、强化位置编码层、分类层。强化位置编码层用于提取各字符任务向量中的位置向量，将位置向量与预设参数矩阵相乘，得到与第一语义特征向量维度相同的第二语义特征向量；将各字符对应的第一语义特征向量、第二语义特征向量按预设方法进行处理，得到各字符的位置编码注意力向量；分类层，用于将得到的位置编码注意力向量分别与第一语义特征向量相加，然后进行维度缩放、归一化处理后输出第三语义特征向量，并用预设标注规则对第三语义特征向量进行分类，确定命名实体标签。本发明强化了位置编码信息，能避免传统BERT训练模型在关系抽取、语义分析的错误。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 bert 训练 模型 命名 实体 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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