[发明专利]一种基于预训练模型和BiLatticeLSTM的标书关键信息抽取方法在审
| 申请号： | 202310165102.8 | 申请日： | 2023-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN116127986A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 涂著刚;汤双明;周鸿章 | 申请（专利权）人： | 贵阳高新数通信息有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/284;G06F16/951;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙) 50217 | 代理人： | 王照伟 |
| 地址： | 550000 贵州省贵阳市高新*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息提取技术领域，具体涉及了一种基于预训练模型和BiLatticeLSTM的标书关键信息抽取方法。包括以下步骤：S100：获取若干标书文件并进行预处理，生成数据集；S200：将数据集输入Bert模型进行预训练，学习标书文件的语义信息，得到BidBert预训练模型S300：将数据集中的关键信息进行标注后输入到BidBert模型，得到标书文件中每个字的字向量，以及关于关键信息的每个词的词向量；S400：根据字向量和词向量提取标书文件中关键信息识别所需的特征向量，将特征向量通过条件随机场进行解码，得到最优参数模型；S500：迭代训练得到标书关键信息抽取最终模型。能够提高标书关键信息提取的准确度及效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 训练 模型 bilatticelstm 标书 关键 信息 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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