一种基于家禽BERT模型和多标签指针网络的实体关系联合抽取方法及系统

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一种基于家禽BERT模型和多标签指针网络的实体关系联合抽取方法及系统
申请号:CN202410905123
申请日期:2024-07-08
公开号:CN118886496A
公开日期:2024-11-01
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于家禽BERT模型和多标签指针网络的实体关系联合抽取方法及系统。方法包括:步骤1、将文本输入文本编码层进行编码,形成文本编码;步骤2、基于多标签指针网络精确定位并标记文本编码中的主体元素;步骤3、采用主体注意力导向的归一化网络策略,系统性地发掘所有潜在关系及对应客体,组装成完整的主体‑关系‑客体三元组结构;步骤4、将概率平衡策略融合到损失计算中,进行模型训练。本发明不仅优化了实体关系抽取的综合效能,还显著增强了模型在复杂文本环境中的适应性和准确性,为知识图谱构建、信息抽取等领域提供了强有力的工具。
技术关键词
BERT模型 标注方法 文本 指针 家禽 多标签 编码 网络 实体关系抽取 标签类别 模型训练模块 嵌入特征 注意力机制 字符 知识图谱构建
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