一种基于工业领域的nlp实体关系抽取的方法

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一种基于工业领域的nlp实体关系抽取的方法
申请号:CN202410786306
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118861221A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及自然语言处理技术领域,具体为一种基于工业领域的nlp实体关系抽取的方法,包括有以下步骤,步骤1、C端用户在APP的搜索问答界面进行问答提问,后端对所有的问题进行记录。本发明的优点在于:通过结合工业领域的特点和需求,通过引入工业领域的专业词汇和规则,优化模型结构和算法,实现对工业文本中实体关系的准确抽取,采用大模型和BERT模型的技术组合方式,对工业材料领域的nlp问题进行实体抽取的作业,进而提升工业材料领域相关的问题精准率,更好的让更多非专业人士可以通过自然语言寻找需要的相关材料,从而有助于提升工业领域知识挖掘的效率和准确性,为工业领域的创新和发展提供有力支撑。
技术关键词
实体关系抽取 工业 生成训练样本 BERT模型 自然语言 字符 数据 界面 注意力 编码器 基础 文本 专业 标识 算法 序列
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