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基于平衡归一化和度量学习的法律命名实体识别方法

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本发明公开基于平衡归一化和度量学习的法律命名实体识别方法，通过引入目标实体和近义词实体来解决高阶向量空间中存在的语义漂移问题，利用交互注意力能够进行全局分配权重参数的良好机制来捕获重要信息，并生成实体交互权重矩阵，同时，利用平衡归一化实现对法律文本中存在的嵌套实体和非嵌套实体的统一识别，并且平衡了高阶语义空间中的向量分布以生成更高质量的文本向量表示，此外，将平衡归一化与度量学习结合，能够进一步学习目标实体类别之间在语义空间分布的距离或差异，从而提高对细粒度实体识别的准确度。

著录项

公开/公告号CN115409037A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-11-29

原文格式PDF
申请/专利权人广西师范大学;
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申请/专利号CN202211030120.7
发明设计人张鑫瑞;罗旭东;朱俊霖;
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申请日2022-08-26
分类号G06F40/295;G06F40/247;G06F40/30;G06F16/33;G06F17/16;G06N20/00;
代理机构桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司;
代理人周雯
地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号
入库时间 2023-06-19 17:46:50

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法律状态公告日

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法律状态
2022-11-29

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