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[發(fā)明專(zhuān)利]一種科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法在審

專(zhuān)利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 202011244352.3 申請(qǐng)日: 2020-11-10
公開(kāi)(公告)號(hào): CN112395879A 公開(kāi)(公告)日: 2021-02-23
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李國(guó)徽;潘鵬;周思遠(yuǎn);徐志鵬;邱啟弘;鐘芳郅;袁凌 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: 華中科技大學(xué)
主分類(lèi)號(hào): G06F40/295 分類(lèi)號(hào): G06F40/295;G06N3/04
代理公司: 華中科技大學(xué)專(zhuān)利中心 42201 代理人: 尹麗媛;李智
地址: 430074 湖北*** 國(guó)省代碼: 湖北;42
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 科技 文本 命名 實(shí)體 識(shí)別 方法
【權(quán)利要求書(shū)】:

1.一種科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法,其特征在于,包括:采用實(shí)體識(shí)別標(biāo)注模型,對(duì)目標(biāo)領(lǐng)域的科技文本進(jìn)行實(shí)體識(shí)別標(biāo)注;

其中,所述實(shí)體識(shí)別標(biāo)注模型經(jīng)過(guò)以下訓(xùn)練方法得到,包括:

采用由源領(lǐng)域訓(xùn)練集訓(xùn)練得到的源領(lǐng)域標(biāo)注模型,將所述目標(biāo)領(lǐng)域的標(biāo)注樣本和所述訓(xùn)練集中的部分樣本輸入所述源領(lǐng)域標(biāo)注模型,分別得到目標(biāo)領(lǐng)域和源領(lǐng)域的深層特征向量,計(jì)算該兩個(gè)深層特征向量之間的MMD;

基于所述MMD調(diào)整所述源領(lǐng)域標(biāo)注模型參數(shù);并采用新的源領(lǐng)域標(biāo)注模型為所述目標(biāo)領(lǐng)域的每個(gè)未標(biāo)注樣本預(yù)測(cè)偽標(biāo)簽,將所述目標(biāo)領(lǐng)域的標(biāo)注樣本和帶有偽標(biāo)簽的樣本按比例混合并輸入新的源領(lǐng)域標(biāo)注模型,以再次計(jì)算MMD,重復(fù)上述過(guò)程,直至MMD和分類(lèi)損失最小,得到所述實(shí)體識(shí)別標(biāo)注模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法,其特征在于,在所述預(yù)測(cè)偽標(biāo)簽之后,所述訓(xùn)練方法還包括:

挑選優(yōu)質(zhì)的帶有偽標(biāo)簽的樣本用于與所述目標(biāo)領(lǐng)域的標(biāo)注樣本按比例混合,所述挑選方法為:

計(jì)算每個(gè)預(yù)測(cè)概率向量中最大的兩個(gè)概率值的差值,挑選差值較大的樣本用于與所述目標(biāo)領(lǐng)域的標(biāo)注樣本按比例混合,其中,所述預(yù)測(cè)概率向量為所述源領(lǐng)域標(biāo)注模型對(duì)每個(gè)未標(biāo)注樣本的輸出概率向量,所述偽標(biāo)簽由所述輸出概率向量確定。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法,其特征在于,所述比例為1:1。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法,其特征在于,在每一次所述目標(biāo)領(lǐng)域的樣本集輸入所述源領(lǐng)域標(biāo)注模型之前,對(duì)當(dāng)前待輸入所述源領(lǐng)域標(biāo)注模型的所述目標(biāo)領(lǐng)域的樣本集進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法包括:同義詞替換、隨機(jī)插入、隨機(jī)刪除、隨機(jī)交換和回譯。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法,其特征在于,所述實(shí)體識(shí)別方法還包括:對(duì)所述源領(lǐng)域的科技文本進(jìn)行實(shí)體識(shí)別標(biāo)注,具體為:

采用所述源領(lǐng)域標(biāo)注模型,對(duì)源領(lǐng)域的科技文本進(jìn)行初步識(shí)別標(biāo)注;

基于復(fù)雜實(shí)體庫(kù),通過(guò)實(shí)體匹配,從該科技文本中找出所述復(fù)雜實(shí)體庫(kù)中含有的實(shí)體并進(jìn)行二次標(biāo)注,以替換所述初步識(shí)別標(biāo)注中對(duì)應(yīng)位置的標(biāo)注。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法,其特征在于,所述對(duì)所述源領(lǐng)域的科技文本進(jìn)行實(shí)體識(shí)別標(biāo)注時(shí),結(jié)合吉布斯采樣任意階條件隨機(jī)場(chǎng),對(duì)包括人名、地名、組織名的通用類(lèi)實(shí)體進(jìn)行識(shí)別。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法,其特征在于,所述源領(lǐng)域標(biāo)注模型為BiLSTM-CRF模型。

8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),其特征在于,所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序,其中,在所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時(shí)控制所述存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的一種科技文本命名實(shí)體識(shí)別方法。

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