摘要
本发明实施例公开了一种基于ERNIE模型的敏感信息识别方法,所述方法包括:获取电网敏感文本数据集并对其进行分词处理,确定词表;利用ERNIE模型对所述电网敏感文本数据集进行处理,获取每个句子对应的动态向量和与所述动态向量相匹配的标签;获取所述每个句子的上下文语义信息,根据所述词表中各分词对句子敏感分类的重要性,确定其对应的权重;根据标签之间的依赖关系和各分词权重,确定电网敏感文本数据集对应的标签序列;当所述标签序列对应的ERNIE模型目标函数满足阈值条件时,则ERNIE模型训练完成;根据训练完成后的ERNIE模型确定敏感信息的识别结果。本发明通过ERNIE模型能够显著提高电网领域专业数据中敏感信息识别的准确性和效率。
技术关键词
敏感信息识别方法
上下文语义信息
标签
文本
分词
序列
动态
数据处理单元
信息识别系统
矩阵
标记
处理器
关系
注意力机制
输出特征
多阶段
计算机设备
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宽度神经网络
矩阵
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构建卷积神经网络
卷积神经网络结构
数据采集模块
模型评测方法
计算机可读指令
序列
场景
评测装置