[發明專利]命名實體檢測方法、裝置、電子設備及可讀存儲介質在審
| 申請號： | 201910704579.2 | 申請日： | 2019-07-31 |
| 公開（公告）號： | CN110399616A | 公開（公告）日： | 2019-11-01 |
| 發明（設計）人： | 蔡世清;江建軍;鄭凱;段立新 | 申請（專利權）人： | 國信優易數據有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/27 | 分類號： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京超成律師事務所 11646 | 代理人： | 張棟棟 |
| 地址： | 100070 北京市豐臺*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 命名實體 目標文本 上下文信息 向量 檢測結果 檢測 可讀存儲介質 電子設備 實體位置 上下文語境 編碼模型 實體類型 輸入識別 字符向量 申請 圖譜 | ||
1.一種命名實體檢測方法，其特征在于，所述命名實體檢測方法包括：
獲取目標文本中每個字符的字符向量；
將每個字符的字符向量輸入至訓練好的編碼模型中，生成相應字符對應的上下文信息向量；
將各個字符對應的上下文信息向量輸入至訓練好的檢測模型中，確定所述目標文本對應的實體位置檢測結果；
根據所述目標文本對應的實體位置檢測結果，確定所述目標文本中的命名實體；
將每個命名實體對應的上下文信息向量輸入至訓練好的識別模型中，確定所述目標文本對應的實體類型檢測結果。
2.根據權利要求1所述的命名實體檢測方法，其特征在于，所述訓練好的檢測模型包括第一全連接層和條件隨機場處理層；則確定所述目標文本對應的實體位置檢測結果，包括：
將每個字符對應的上下文信息向量輸入至所述第一全連接層，確定相應字符對應的第一維度變換向量；
將各個字符對應的第一維度變換向量輸入至所述條件隨機場處理層，確定所述目標文本對應的實體位置檢測結果。
3.根據權利要求1所述的命名實體檢測方法，其特征在于，所述訓練好的識別模型包括第二全連接層和池化層；則確定所述目標文本對應的實體類型檢測結果，包括：
將每個命名實體對應的上下文信息向量輸入至所述第二全連接層，確定相應命名實體對應的第二維度變換向量；
將每個命名實體對應的第二維度變換向量輸入至所述池化層，確定相應命名實體對應的實體類型檢測結果；
根據各個命名實體對應的實體類型檢測結果，確定所述目標文本對應的實體類型檢測結果。
4.根據權利要求1所述的命名實體檢測方法，其特征在于，按照以下步驟訓練檢測模型：
獲取樣本文本中的每個樣本字符對應的樣本字符向量，以及所述樣本文本對應的實體位置標注信息；
根據所述樣本字符向量，生成各個樣本字符對應的樣本上下文信息向量；
將各個樣本字符對應的樣本上下文信息向量輸入至待訓練的檢測模型中，確定所述樣本文本對應的實體位置檢測結果；
根據所述樣本文本對應的實體位置檢測結果和所述實體位置標注信息，對待訓練的檢測模型進行訓練。
5.根據權利要求1所述的命名實體檢測方法，其特征在于，按照以下步驟訓練識別模型：
獲取樣本文本中的每個樣本字符對應的樣本字符向量，以及所述樣本文本對應的實體位置標注信息和實體類型標注信息；
根據所述樣本字符向量，生成各個樣本字符對應的樣本上下文信息向量；
基于所述樣本文本對應的實體位置標注信息，確定所述樣本文本中的命名實體；
將每個命名實體對應的樣本上下文信息向量輸入至待訓練的識別模型，確定所述樣本文本對應的實體類型檢測結果；
根據所述樣本文本對應的實體類型檢測結果和所述實體類型標注信息，對待訓練的識別模型進行訓練。
6.根據權利要求4或5所述的命名實體檢測方法，其特征在于，按照以下步驟生成每個樣本字符對應的樣本上下文信息向量：
隨機將至少一個樣本字符確定為變換樣本字符；
將每個變換樣本字符對應的樣本字符向量進行變換，生成相應變換樣本字符對應的變換樣本字符向量；
將各個變換樣本字符對應的變換樣本字符向量，以及，其他樣本字符對應的樣本字符向量輸入至待訓練的編碼模型中，生成相應樣本字符對應的樣本上下文信息向量；
其中，其他樣本字符為樣本文本中變換樣本字符之外的樣本字符。
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