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[发明专利]命名实体模型的训练方法、装置、设备及介质-CN202011626618.0有效
发明人：阮鸿涛;郑立颖;胡沛弦;徐亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种命名实体模型的训练方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取多个不完全标注的训练样本，所述不完全标注的训练样本包括：文本样本数据、不完全标注的标签序列；采用预设预估规则分别对每个所述不完全标注的训练样本进行预估标签序列确定，得到所述多个不完全标注的训练样本各自对应的预估标签序列集合；获取初步训练的命名实体模型，采用自适应损失函数、所述初步训练的命名实体模型、所述多个不完全标注的训练样本、所述多个不完全标注的训练样本各自对应的所述预估标签序列集合对待训练的命名实体模型进行训练，得到目标命名实体模型。从而减少了对标注质量的依赖，采用自适应损失函数避免在训练时将注意力分散到大量的标签序列上。
命名实体模型训练方法装置设备介质

[发明专利]实体识别模型的训练方法、装置、设备和存储介质-CN202011633046.9有效
发明人：阮鸿涛;郑立颖;胡沛弦;徐亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，揭示了实体识别模型的训练方法，包括：获取不完全标注的指定训练样本；将指定训练样本输入概率预测模型，得到指定训练样本中所有未标注文字分别对应的标签概率；根据指定训练样本中所有未标注文字分别对应的标签概率，通过维特比算法计算得到概率最高的标签序列；根据概率最高的标签序列，确定指定训练样本中所有未标注文字分别对应的遮盖标签；根据遮盖标签，得到指定训练样本对应的标签序列集合；根据指定训练样本对应的标签序列集合的获取方式，获取不完全标注数据集中所有训练样本分别对应的标签序列集合；在预设损失函数约束下，通过所有训练样本分别对应的标签序列集合，训练实体识别模型。更易识别真实标签序列。
实体识别模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多模型融合的多级事件抽取方法和抽取系统-CN202210009599.X有效
发明人： 胡沛弦;蔡传宏 -专利权人：华能贵诚信托有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模型融合的多级事件抽取方法、抽取系统、计算机设备和存储介质，其中一实施例的多级事件抽取方法包括：使用筛选模型分别对输入的多个待抽取文本按照段落进行语义提取、拼接并分类以输出对应的第一事件结果；根据各待抽取文本的第一事件结果将多个待抽取文本分别输入对应的深度事件模型，每个深度事件模型对输入的待抽取文本进行事件抽取并输出待抽取文本的第二事件结果；使用融合单元对各深度事件模型输出的各多个待抽取文本的第二事件结果进行融合并生成第三事件结果。本发明提供的实施例能够根据预建立的事件类型体系快速识别非结构化文档中的事件类型和事件元素，有效提高事件抽取的抽取效率，具有实际应用价值。
一种基于模型融合多级事件抽取方法系统

[发明专利]一种基于多模型融合的多元关系抽取方法和抽取系统-CN202210009601.3有效
发明人：蔡传宏;胡沛弦 -专利权人：华能贵诚信托有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模型融合的多元关系抽取方法、抽取系统、计算机设备和存储介质，其中一实施例的多元关系抽取方法包括：S1：对输入的文本进行预处理并使用共享编码层进行语义特征提取并输出语义特征向量；S2：分别使用各深度关系模型对所述语义特征向量进行关系抽取并输出关系类型，每个深度关系模型包括用于关系抽取的至少一个关系子模型、以及用于决策并输出关系类型的决策单元；S3：使用关系汇聚单元对各深度关系模型输出的关系类型进行汇聚并生成关系类型结果。本发明提供的实施例能够快速识别非结构化文档中的实体关系，特别是金融领域的非结构化文档中的实体关系，从而发现其中的风险和机会，具有实际应用价值。
一种基于模型融合多元关系抽取方法系统