[发明专利]一种基于预训练语言模型的实体识别方法在审
| 申请号： | 202210361634.4 | 申请日： | 2022-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN114647715A | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 戴国骏;蒋世豪;叶晨;张桦;吴以凡;支浩仕 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/335;G06F16/35;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于预训练语言模型的实体识别方法。本发明涉及深度学习，自然语言处理任务中的预训练语言模型和数据集成领域中的实体识别子任务。本发明添加了对于实体识别任务本身独特需求的关注，具体是提出一个关注相似片段和数字信息片段的联合实体识别模型，通过一个感知相似片段的编码器和一个感知数字片段的编码器，可以有效处理预训练语言模型在小训练集上注意力分散的问题，从而使模型能够更好的处理实体识别任务。本发明能够在小训练集上较现有最新方法有显著的提升，目前大部分方法都需要大量的训练数据，这就意味着需要大量人工参与标注数据，本发明可以有效节省人工标注的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 语言 模型 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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