[发明专利]PU强化学习的远程监督命名实体识别方法有效
| 申请号： | 202110607269.6 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113221575B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 罗森林;高依萌;潘丽敏;吴舟婷;尹继泽 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及PU强化学习的远程监督命名实体识别方法，属于自然语言处理与机器学习领域。主要为了解决中文命名实体识别任务的远程监督样本存在噪声标记、模型学习样本特征效率低下问题和训练过程缺乏有效监测机制。本发明首先利用BLSTM模型对文本提取单条样本序列特征和多标签评分信息；然后，基于PU强化学习，训练样本选择器，从标记语料和远程监督语料中筛选出正样本和负样本。再将负样本送入去噪还原器得到还原样本。再引入无偏、一致地估计任务损失的损失函数，使用正样本和还原样本训练中文命名实体识别模型；最后重复上述模型训练，直到筛选标记语料趋于稳定。在ICT语料、EC语料和NEWS进行了实验，结果表明本发明能达到较好的去噪效果。 | ||
| 搜索关键词： | pu 强化 学习 远程 监督 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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