[发明专利]多类别实体识别模型训练、实体识别方法、服务器及终端有效
| 申请号： | 201910397908.3 | 申请日： | 2019-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN110147551B | 公开（公告）日： | 2023-07-11 |
| 发明（设计）人： | 陈磊;刘祺;刘书凯;张博;王良栋;刘毅;孙振龙;丘志杰;苏舟;饶君;林乐宇;梁铭霏;商甜甜 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F18/241;G06F18/214;G06F16/36;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;贾允 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种多类别实体识别模型训练、实体识别方法、服务器及终端，所述多类别实体识别模型训练方法包括：对语料信息进行实体和实体类别标签，得到包括实体和实体类别标签的目标标注语料信息；对目标标注语料信息中的语料信息进行多维度特征分析处理，得到目标标注语料信息的多维度信息；基于多维度信息和目标标注语料信息中实体和实体类别标签对预设深度学习模型进行多类别实体识别训练，得到多类别实体识别模型；其中，所述预设深度学习模型包括特征输入转换层、语义序列表征层、实体特征筛选层和类别实体输出层。利用本申请提供的技术方案可以快速准确的识别出语料信息中的实体和实体类别，实现多类别实体的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 类别 实体 识别 模型 训练 方法 服务器 终端 | ||
【主权项】：
1.一种多类别实体识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：对语料信息进行实体和实体类别标签，得到目标标注语料信息，所述目标标注语料信息为包括实体和实体类别标签的语料信息；对所述目标标注语料信息中的语料信息进行多维度特征分析处理，得到所述目标标注语料信息的多维度信息；基于所述多维度信息和所述目标标注语料信息中实体和实体类别标签对预设深度学习模型进行多类别实体识别训练，得到多类别实体识别模型；其中，所述预设深度学习模型包括特征输入转换层、语义序列表征层、实体特征筛选层和类别实体输出层。
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