[发明专利]预训练语言模型的训练方法、实体信息识别方法及装置在审
| 申请号： | 202310241151.5 | 申请日： | 2023-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN116432646A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 蒋勇;王潇斌;黄申;谢朋峻 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴（中国）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/284;G06N3/0455 |
| 代理公司： | 北京众达德权知识产权代理有限公司 11570 | 代理人： | 袁媛 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种预训练语言模型的训练方法、实体信息识别方法及装置。主要技术方案包括：获取多个第一文本样本；利用第一文本样本训练预训练语言模型，训练包括：对第一文本样本进行N种分词处理；将N个词序列中至少一个相同实体对应的词块进行掩码处理；将掩码处理后的N个词序列输入预训练语言模型，从预训练语言模型获取各词序列的特征表示，词序列的特征表示包括词序列中各词块的向量表示；训练目标为：最小化利用各词序列的特征表示分别预测得到的被掩码内容与第一文本样本中对应内容之间的差异，以及最小化被掩码实体的边界词块在各词序列的特征表示中的向量表示之间的距离。本申请能够提升预训练语言模型对实体的捕捉和理解能力。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 语言 模型 方法 实体 信息 识别 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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