一种基于深度学习辅助规则的时间表达式提取方法

本发明公开了一种基于深度学习辅助规则的时间表达式提取方法，依构建时间词、时间修饰词以及连接词形成规则集，使用正则表达式匹配特定格式，识别文本中的时间表达式；利用预训练模型与Bi‑LSTM融合上下文信息，借助位置编码、引入词汇特征及词性特征计算特征函数，通过CRF层最大似然估计学习权重，最后使用维特比算法解码，以实现对时间表达式的最优及结果提取；整合提取的时间表达式，根据提取结果是否一致，采取不同的处理策略。本发明不仅解决了单纯依靠规则在特定时间表达识别上的不足，而且深度学习部分的加入显著提高了时间表达式的提取效率和准确性。