[發(fā)明專(zhuān)利]一種品牌名稱(chēng)識(shí)別的方法及設(shè)備

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210030450.X
• 申請(qǐng)日: 2022-01-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114049528B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-06-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 不公告發(fā)明人
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海蜜度信息技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06V10/764
• 分類(lèi)號(hào): G06V10/764;G06V10/778;G06V10/774;G06K9/62;G06N20/00
• 代理公司: 上海百一領(lǐng)御專(zhuān)利代理事務(wù)所(普通合伙) 31243
• 代理人: 楊顏顏

1.一種品牌名稱(chēng)識(shí)別的方法，其特征在于，所述方法包括：

對(duì)樣本數(shù)據(jù)中每一個(gè)文本的每個(gè)位置使用BMES進(jìn)行序列標(biāo)簽標(biāo)注，得到包括文本序列和標(biāo)簽序列的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中，所述樣本數(shù)據(jù)為存在品牌名稱(chēng)的文本語(yǔ)料；

使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建序列標(biāo)注模型，以及采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建分類(lèi)模型，其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)由數(shù)據(jù)元組和其關(guān)聯(lián)的類(lèi)標(biāo)簽構(gòu)成，所述數(shù)據(jù)元組中的每個(gè)字段為數(shù)據(jù)的特征或?qū)傩裕鲇?xùn)練數(shù)據(jù)作為所述分類(lèi)模型的正樣本；

基于所述序列標(biāo)注模型識(shí)別原始文本，得到序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果；

基于所述分類(lèi)模型對(duì)所述序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行矯正，得到品牌名稱(chēng)的識(shí)別結(jié)果；

其中，對(duì)樣本數(shù)據(jù)中每一個(gè)文本的每個(gè)位置使用BMES進(jìn)行序列標(biāo)簽標(biāo)注，包括：

根據(jù)正則表達(dá)式對(duì)樣本數(shù)據(jù)中每一個(gè)文本的每個(gè)位置使用BMES進(jìn)行序列標(biāo)簽標(biāo)注，其中，所述正則表達(dá)式是由對(duì)業(yè)務(wù)總結(jié)的規(guī)則進(jìn)行編輯確定的。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建序列標(biāo)注模型，包括：

將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至條件隨機(jī)場(chǎng)模型中，得到訓(xùn)練結(jié)果；

使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)所述訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行模型效果評(píng)估，將評(píng)估結(jié)果達(dá)到要求的聯(lián)合模型作為序列標(biāo)注模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述序列標(biāo)注模型識(shí)別原始文本，得到序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果，包括：

將所述原始文本輸入至所述序列標(biāo)注模型中生成每個(gè)時(shí)刻的特征函數(shù)，其中，所述特征函數(shù)包括狀態(tài)特征函數(shù)和轉(zhuǎn)移特征函數(shù)；

從所述序列標(biāo)注模型中獲取每個(gè)特征函數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，根據(jù)所述特征函數(shù)與所述對(duì)應(yīng)的權(quán)重確定標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)；

使用維特比解碼算法對(duì)所述標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算，得到最優(yōu)標(biāo)簽路徑，根據(jù)所述最優(yōu)標(biāo)簽路徑得到序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，使用所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建序列標(biāo)注模型，包括：

在BERT模型中添加條件隨機(jī)場(chǎng)模型層，得到聯(lián)合模型；

將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至所述聯(lián)合模型中，得到訓(xùn)練結(jié)果；

使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)所述訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行模型效果評(píng)估，將評(píng)估結(jié)果達(dá)到要求的聯(lián)合模型作為序列標(biāo)注模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述序列標(biāo)注模型識(shí)別原始文本，得到序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果，包括：

使用所述BERT模型對(duì)所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行提取特征，繼續(xù)使用所述條件隨機(jī)場(chǎng)模型層對(duì)所述特征進(jìn)行計(jì)算，得到轉(zhuǎn)移矩陣；

使用維特比解碼算法對(duì)所述轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行計(jì)算，得到最優(yōu)標(biāo)簽路徑，根據(jù)所述最優(yōu)標(biāo)簽路徑得到序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法構(gòu)建分類(lèi)模型，包括：

從所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獲取正樣本，根據(jù)所述正則表達(dá)式從語(yǔ)料中獲得負(fù)樣本；

對(duì)所述正樣本標(biāo)注為第一標(biāo)記且對(duì)所述負(fù)樣本標(biāo)注為第二標(biāo)記；

根據(jù)標(biāo)記后的正樣本和標(biāo)記后的負(fù)樣本構(gòu)建分類(lèi)模型。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述分類(lèi)模型對(duì)所述序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行矯正，得到品牌名稱(chēng)的識(shí)別結(jié)果，包括：

將所述序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果輸入至所述分類(lèi)模型中進(jìn)行識(shí)別，若識(shí)別結(jié)果為第一標(biāo)記，則所述序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果中存在品牌名稱(chēng)，若識(shí)別結(jié)果為第二標(biāo)記，則對(duì)所述序列標(biāo)注的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行矯正。

8.一種品牌名稱(chēng)識(shí)別的設(shè)備，其特征在于，所述設(shè)備包括：

一個(gè)或多個(gè)處理器；以及

存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令的存儲(chǔ)器，所述計(jì)算機(jī)可讀指令在被執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述方法的操作。

9.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可讀指令，所述計(jì)算機(jī)可讀指令可被處理器執(zhí)行以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項(xiàng)所述的方法。