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一种基于BBLC模型的旅游命名实体识别方法

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  • 2020100594151

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专利号 2020100594151 专利名称 一种基于BBLC模型的旅游命名实体识别方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F40/295(2020.01),G06N3/0455(2023.01),G06N3/0442(2023.01),G06N3/08(2023.01)
申请人 申请地址 710100 陕西省西安市长安区西长安街620号
发明人 申请日期 2020-01-19
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 08:36:33
专利摘要 本发明公开的一种基于BBLC模型的旅游命名实体识别方法,包括对语料库中的语句进行BIO标注,获得BIO标注集;BIO标注集输入至BERT预训练语言模型,输出语句中每个字的向量表示,即每个语句中的字嵌入序列;步骤三、将字嵌入序列作为双向LSTM各个时间步的输入,进行进一步语义编码,获得语句特征矩阵;将语句特征矩阵作为CRF模型的输入,对语句x进行标注解码,得到语句x的字标签序列,输出语句x的标签等于y的概率值,使用动态规划的Viterbi算法来求解最优路径,输出概率最大标签序列。本发明通过添加BERT预训练语言模型可以获得局部上下文信息,准确率、召回率和F值更高,泛化能力和鲁棒性更强,有助于弥补传统模型的不足。

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转让材料

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身份证
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