[发明专利]一种基于规则和改进预训练模型的命名实体识别方法在审
| 申请号： | 202110229580.1 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN112818694A | 公开（公告）日： | 2021-05-18 |
| 发明（设计）人： | 杨良怀;裴慧 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/211;G06F40/44;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 周红芳 |
| 地址： | 310006 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于规则和改进预训练模型的命名实体识别方法。本发明在BERT预训练的基础之上，增加与下游任务相同的领域数据继续预训练，再在命名实体识别任务上进行微调；同时，考虑到词性能够表达重要词语的属性信息，还在BERT模型内部结构中添加额外特征信息来增强系统的识别性能；在深度学习模型构建方面，提出集成卷积神经网络和双向循环神经网络对文本进行句子级别的特征提取，最后结合规则对模型识别出的实体结果进行校正，判断实体长度是否小于一定值，且前面是形容词，则拼接成一个新的实体作为最后的实体词；能提高命名实体识别的准确率，有效地提取出纺织面料领域的专有名词，相较于现有的方法在准确率、召回率、F1值上有很大的提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 规则 改进 训练 模型 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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