[发明专利]基于BERT并融合N-gram特征的实体抽取方法在审
| 申请号： | 202211205747.1 | 申请日： | 2022-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN115270803A | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 石文翔;李光林;李军 | 申请（专利权）人： | 北京道达天际科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/279;G06F40/30 |
| 代理公司： | 北京市领专知识产权代理有限公司 11590 | 代理人： | 潘镜如 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及基于BERT并融合N‑gram特征的实体抽取方法，包括步骤：将语料文本输入BERT预训练模型转换为字向量；基于语料文本构建N‑gram特征向量，所述N‑gram特征向量的维度与字向量的维度相同；将字向量和N‑gram特征向量进行融合，得到融合后的高维向量；将融合得到的高维向量经过一个全连接层后输入CRF模型中进行解码，得到语料文本中每个字符是否属于某一实体的概率分布。本发明基于BERT+CRF模型融合N‑gram特征向量，提取出来的高维向量能够包含更加丰富的特征，使模型拥有更加丰富的知识。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bert 融合 gram 特征 实体 抽取 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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