[发明专利]基于BERT预训练模型的新词识别方法和装置在审
| 申请号： | 202110165682.1 | 申请日： | 2021-02-06 |
| 公开（公告）号： | CN112883721A | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 邵德奇;石聪;关培培;朱经南;赵诗阳;冯超;李腾飞;段治平 | 申请（专利权）人： | 科技日报社 |
| 主分类号： | G06F40/279 | 分类号： | G06F40/279;G06F40/289;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京瀛和律师事务所 11744 | 代理人： | 邵晓玉 |
| 地址： | 100089*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于BERT预训练模型的新词识别方法和装置，涉及新词挖掘的技术领域，包括获取语料信息，通过N‑Gram切词算法对语料信息进行分词处理得到多个新词词语；将新词词语输入BERT预训练模型的浅层网络，输出浅层稠密向量，其中，BERT预训练模型中引入有双向自注意力网络，浅层稠密向量包括新词词语的句法特征向量以及词法特征向量，浅层稠密向量用于识别新词词语的边界信息；提取新词词语的离散特征；将浅层稠密向量与离散特征输入DNN二分类模型，识别出正确的新词词语，通过BERT预训练模型的浅层网络确定词语的边界，进而准确识别出正确的新词。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert 训练 模型 新词 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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