一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备

AITNT
正文
推荐专利
一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备
申请号:CN202410783266
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118821775A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备,该方法包括:获取船舶VHF语音数据;对船舶VHF语音数据进行处理,并对其中提取的关键信息进行标注,生成训练模型数据集;对提取的关键信息,采用预训练模型Chinese‑roberta‑wwm‑ext和BAB模块进行语义建模;将建模后的语义信息输入训练好的级联二进制解码器,抽取出主体、客体和关系,形成船舶VHF语音数据的三元组和实体之间关系信息。与现有技术相比,本发明具有船舶意图的实体关系抽取更加准确和高效等优点。
技术关键词
实体关系抽取方法 船舶 意图 预训练模型 解码器 数据 多头注意力机制 语音识别技术 样本 标记 级联 语义 三元组 索引 对象 实时语音
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于区域损失的道路病害图像语义分割方法
特征金字塔网络 道路病害 图像语义分割方法 编码器 序列
2
联合船舶和推进器模型的动力定位预测控制方法及系统
推进器模型 控制误差 预测控制方法 推力 船舶模型构建
3
基于分组狄利克雷扩散的图像生成方法、系统、终端及存储介质
瓶颈特征 图像生成方法 噪声数据 图像生成程序 编码器
4
一种面向公网的全域威胁感知方法及系统
威胁感知方法 公网 威胁感知系统 信誉机制 溯源技术
5
基于频率特征引导的二维码图像分割方法
高频特征 图像分割方法 二维码 输出特征 特征提取模块
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号