摘要
本发明公开了一种基于预训练模型的事件文本智能标注方法和装置,涉及计算机技术领域。该方法包括:加载预训练的事件文本标注模型,事件文本标注模型包括自然语言处理子模型和确定性策略梯度模块,确定性策略梯度模块包括标注决策网络;获取待标注事件文本和待标注事件文本的状态信息,将待标注事件文本输入至自然语言处理子模型进行识别,得到待标注事件文本的文本特征;将文本特征和状态信息输入至标注决策网络进行序列标注决策,确定待标注事件文本的标注决策,基于标注决策对待标注事件文本进行标注。本发明将自然语言处理子模型和确定性策略梯度模块结合,通过预训练不断优化确定性策略梯度模块的标注策略,从而提高事件文本标注的准确性。
技术关键词
确定性策略梯度
文本
智能标注方法
决策
样本
预训练模型
自然语言
数据
网络
标签
特征识别模块
序列
标注策略
可读存储介质
标注装置
计算机
电子设备
处理器通信