一种基于深度学习的格萨尔藏文命名实体识别方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于深度学习的格萨尔藏文命名实体识别方法
申请号:CN202410869768
申请日期:2024-07-01
公开号:CN118862888A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的格萨尔藏文命名实体识别方法,包括以下步骤:对格萨尔藏文实体信息特征预处理,提取格萨尔藏文的实体信息特征和藏文语法特征,构建格萨尔藏文命名实体识别模型,使用格萨尔藏文命名实体识别模型对格萨尔藏文的实体信息特征和藏文语法特征训练;其中格萨尔藏文命名实体识别模型基于T‑BERT模型、BiLSTM模型、CRF模型构建,格萨尔藏文命名实体识别模型包括句子输入层、输入嵌入层、特征抽取层、类别分类层和输出层。本发明与现有技术相比的优点在于:提供一种方便使用,可以有效针对格萨尔藏文命名实体识别使用的一种基于深度学习的格萨尔藏文命名实体识别方法。
技术关键词
藏文命名实体 BiLSTM模型 BERT模型 语法特征 识别方法 CRF模型 序列 生成标签 分词 解码 文本 关系
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于人工智能的计算机敏感数据智能识别方法
智能识别方法 多模态数据融合 监督学习技术 模型更新 深度学习模型
2
基于多模态成像的产品外观缺陷识别方法及系统
产品外观缺陷 识别方法 空间网格节点 多模态成像设备 相位解包裹算法
3
一种非接触式的智能化牛脸识别方法
牛脸识别方法 非接触式 关键帧提取算法 云平台 牛舍
4
企业的行业分类信息的识别方法、装置及程序产品
企业 数据获取请求 识别方法 销项发票 词语
5
一种无人机射频信号识别方法、设备及介质
信号识别方法 无人机 信号识别模型 射频 图像编码器
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