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一种基于ALBERT与多重词信息嵌入的命名实体识别方法

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摘要

本发明提供了一种基于ALBERT与多重词信息嵌入的命名实体识别方法，利用训练后的深度学习模型对预处理后的待识别语句进行处理，得到识别结果；深度学习模型的训练过程包括根据已标注语料主题，进行未标注语料爬取；获取预训练好的ALBERT语言模型，对全部语料进行预训练微调，得到字向量；构建命名实体识别数据集，并对数据集做预处理，依据数据集构建多重词信息特征；将字向量序列与多重词信息特征序列进行融合，得到加强的字向量序列；构建深度学习模型，利用加强的字向量序列进行模型训练。本发明可以有效的表征字的多义性，提升实体识别的效率。

著录项

  • 公开/公告号CN113128232A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 济南大学;山东思正信息科技有限公司;

    申请/专利号CN202110512639.8

  • 发明设计人 陈贞翔;徐翰琛;杨倩;黄鹤林;姜晓庆;尚铭悦;

    申请日2021-05-11

  • 分类号G06F40/295(20200101);G06F16/951(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构37221 济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人李琳

  • 地址 250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号

  • 入库时间 2023-06-19 11:52:33

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-21

    授权

    发明专利权授予

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