[发明专利]一种基于预训练编码特征分层加工的细粒度命名实体识别方法在审
| 申请号： | 202110787428.5 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113312921A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 郝文宁;靳大尉;陈刚;郝建东;郑志明;邱望洁;吴发国;袁波 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军工程大学;北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 210001 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于预训练编码特征分层加工的细粒度命名实体识别方法，涉及自然语言处理技术领域，本发明利用预训练模型ALBERT得到中文预训练编码向量，然后进一步层次化地提取前述预训练特征中的有用的双向的上下文特征，并对这些特征进行融合。继而利用监督学习技术和条件随机场CRF进行最优解求解的优势，来准确优化目标函数，从而自动学习模型参数，以提升模型在待识别数据集上的识别效果。实验表明，采用本发明实施例，可以有效解决细粒度命名实体识别的问题，并且达到较好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 编码 特征 分层 加工 细粒度 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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