[发明专利]模型训练、命名实体识别方法及装置有效
| 申请号： | 202010631307.7 | 申请日： | 2020-07-03 |
| 公开（公告）号： | CN111523313B | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 李扬名;李小龙;姚开盛 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种模型训练、命名实体识别方法及装置。在模型训练时，将第一样本序列中的第一命名实体替换为第一预设字符，得到第二样本序列，并从第二样本序列中确定包含第一预设字符的文本片段；采用第一递归神经网络，递归地确定第二样本序列中多个分词的隐向量，并确定文本片段的表征向量；通过变分自编码器，基于表征向量构建高斯分布并确定针对文本片段的全局隐向量；采用第一递归神经网络，以全局隐向量作为初始隐向量，递归地确定文本片段中分词的解码隐向量，并确定文本片段中分词的预测值；基于文本片段中分词与其预测值的差异以及分布差异，确定预测损失值，向减小预测损失值的方向，更新第一递归神经网络和变分自编码器。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 训练 命名 实体 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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