[发明专利]基于预训练模型融合词典信息的中文命名实体识别方法在审
| 申请号： | 202011499251.0 | 申请日： | 2020-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN112487818A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 张琨;张汉同;朱锦雷;张传锋 | 申请（专利权）人： | 神思电子技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/242;G06F40/126 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 赵玉凤 |
| 地址： | 250000 山东省济*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于预训练模型融合词典信息的中文命名实体识别方法，本方法采用预训练模型作为编码模型，通过预训练模型获取中文字符序列对应的隐状态向量表示，作为第一表示。单词边界特征构建模块获取字符序列对应的特征向量表示，作为第二表示。将第一表示和第二表示连接后送入解码模块，利用条件随机场建模、维特比算法解码，得到每个字符对应的类型，进而识别出其中实体。本发明基于字符序列建模，避免了先分词再进行命名实体识别造成的错误传播；同时该模型通过引入了单词边界特征，融合了单词的边界信息，为模型提供了更多的信息，从而提高中文命名实体识别的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 训练 模型 融合 词典 信息 中文 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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