[发明专利]基于BERT和Word2Vec向量融合的中文实体识别方法在审
| 申请号： | 202011462808.3 | 申请日： | 2020-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN112632997A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 张有强 | 申请（专利权）人： | 河北工程大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/30 |
| 代理公司： | 厦门一创联智知识产权代理事务所(普通合伙) 35252 | 代理人： | 李燕丽 |
| 地址： | 056000 河北省*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BERT和Word2Vec向量融合的中文实体识别方法。该方法整体分为三个阶段，首先将海量文本预处理，之后输入到BERT和Word2Vec模型训练，获得预训练BERT模型和静态词向量表；接着将待识别文本与词向量表进行匹配获取每个字符的候选词向量，通过设计的两种融合策略对每个字的候选词向量融合，之后与BERT输出的字向量拼接；最后将拼接的字向量输入Bi‑LSTM‑CRF进行实体识别模型的训练。本发明构建的基于BERT和Word2Vec向量融合的中文实体识别方法，通过词向量融合拼接的方式间接引入了词语的边界信息，且利用BERT获取具体语境下的字向量，充分表征了字的多义性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert word2vec 向量 融合 中文 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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