[发明专利]一种基于多任务学习的命名实体识别方法及系统在审
| 申请号： | 202211605735.8 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN116205229A | 公开（公告）日： | 2023-06-02 |
| 发明（设计）人： | 郑勤华;杜君磊;王怀波;郭利明 | 申请（专利权）人： | 北京师范大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三聚阳光知识产权代理有限公司 11250 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 102218 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务学习的命名实体识别方法及系统，方法包括：对命名实体进行位置和类别标注，生成包含命名实体起始位置值和类别的二元组作为标注数据；将附有标注数据的命名实体按照预设长度的句子输入到神经网络模型进行多任务识别训练，得到训练好的模型作为命名实体识别模型；将待识别的命名实体按照预设长度的句子输入到命名实体识别模型中，对应的起始位置值和实体类别的预测结果。本发明基于起始位置值和实体类别的二元组的标签标注，标注方式更加简单有效，一定程度上能降低预测复杂度，为后续的多任务学习奠定基础，通过多任务学习的方式对命名实体进行识别可以提升准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 命名 实体 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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