[发明专利]一种实体标签预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种实体标签预测方法、装置、设备及存储介质，应用于人工智能技术领域，方法包括：将待预测语句输入m个第一分类模型以进行标签预测，通过m个第一分类模型中每个第一分类模型输出待预测语句中每个字符被预测为多种实体标签中每种实体标签的概率值；根据难分实体标签集合以及待预测语句中每个字符被预测为多种实体标签中每种实体标签的概率值，从待预测语句中确定出目标难分字符集合；将目标难分字符集合输入第二分类模型以进行标签预测，得到对目标难分字符集合中每个字符的标签预测结果。采用本申请，可以提升实体标签预测准确度。本申请涉及区块链技术，如可从区块链中读取待预测语句。

技术领域

本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种实体标签预测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

命名实体识别作为信息抽取的重要基础任务，自动化地从自然语言中识别相关实体。从而为知识图谱的三元组构建提供基础，使得为用户提供更加智能的信息检索方式成为可能。同时，也对一些计算机的研究方向提供帮助，包括情感分析、智能问答、语义搜索等。在中文实体领域中，基于深度学习的命名实体识别技术主要将识别任务转化为序列标记任务。在序列标记过程中，往往通过单一模型来进行序列标记，然而单一模型的预测能力有限，对于一些特定的字符会给出错误的标签预测结果，因此如何提升实体标签预测准确度成为研究的热门。

发明内容

本申请实施例提供了一种实体标签预测方法、装置、设备及存储介质，可以提升实体标签预测准确度。

一方面，本申请实施例提供了一种实体标签预测方法，包括：

获取待预测语句；

将所述待预测语句输入m个第一分类模型以进行标签预测，通过所述m个第一分类模型中每个第一分类模型输出所述待预测语句中每个字符被预测为多种实体标签中每种实体标签的概率值；

获取预存的难分实体标签集合；

根据所述难分实体标签集合以及所述待预测语句中每个字符被预测为多种实体标签中每种实体标签的概率值，从所述待预测语句中确定出目标难分字符集合；

将所述目标难分字符集合输入第二分类模型以进行标签预测，得到对所述目标难分字符集合中每个字符的标签预测结果。

再一方面，本申请实施例提供了一种实体标签预测装置，包括：

获取模块，用于获取待预测语句；

预测模块，用于将所述待预测语句输入m个第一分类模型以进行标签预测，通过所述m个第一分类模型中每个第一分类模型输出所述待预测语句中每个字符被预测为多种实体标签中每种实体标签的概率值；

所述获取模块，还用于获取预存的难分实体标签集合；

确定模块，用于根据所述难分实体标签集合以及所述待预测语句中每个字符被预测为多种实体标签中每种实体标签的概率值，从所述待预测语句中确定出目标难分字符集合；

所述预测模块，还用于将所述目标难分字符集合输入第二分类模型以进行标签预测，得到对所述目标难分字符集合中每个字符的标签预测结果。

再一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述处理器和所述存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序指令，所述处理器被配置用于执行所述程序指令，实现所述的实体标签预测方法。

再一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时，用于执行所述的实体标签预测方法。