一种异构BERT和半监督SVM模型的情报标签提取方法

本发明公开了一种异构BERT和半监督SVM模型的情报标签提取方法，包括：获取原始非结构化情报文本数据集，并对其进行文本预处理和数据增强操作；基于BTM短文本和LDA长文本主题模型对情报文本进行主题词的提取，得到情报文本的主题词向量；基于Doc2Vec模型对情报文档进行句向量表示；将主题词向量和句向量输入BERT模型中进行预训练，以获得带有主题信息的特征向量；使用少量有标签数据和大量无标签数据对半监督SVM模型进行训练调参；将带有主题信息的特征向量输入半监督SVM二分类算法模型中进行训练，得到数据标签的提取结果。本发明能够有效地提取出情报文本的数据标签，充分利用无标签数据信息，提高数据标签提取系统的准确性和泛化能力。