[发明专利]一种基于数据增强与主动学习的小样本命名实体识别方法有效
| 申请号： | 202110688053.7 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113361278B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 黄震;李青青;窦勇;胡彪;金持;潘衡岳;汪昌健 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06N3/04 |
| 代理公司： | 湖南企企卫知识产权代理有限公司 43257 | 代理人： | 任合明 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数据增强与主动学习的小样本命名实体识别方法，目的是提升主动学习方法早期识别未标注数据的F1值，且针对多种查询策略有效。技术方案是先构建结合数据增强的主动命名实体识别系统；准备训练命名实体识别模型所需的数据集。主动学习模块、数据标注模块、数据增强模块采用多轮循环的方式对命名实体识别模块中的命名实体识别模型进行训练并对数据进行标注和增强。训练后的命名实体识别模块对测试数据池T内的文本进行命名实体识别，得到预测的标签序列。本发明实现了在早期参与训练的标注数据少时快速提高命名实体识别的效果，使得相比原来的主动学习下的命名实体识别方法，多种查询策略的F1值都有提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 增强 主动 学习 样本 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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