一种基于深度学习的实体标注与识别方法及装置

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一种基于深度学习的实体标注与识别方法及装置
申请号:CN202411942602
申请日期:2024-12-27
公开号:CN119378554A
公开日期:2025-01-28
类型:发明专利
摘要
本发明属于命名实体识别技术领域,具体涉及一种基于深度学习的实体标注与识别方法及装置,所述方法包括:获取训练文本并采用BIO标注法对训练文本进行标注;将标注好的训练文本进行处理;将处理后的文本输入预训练好的BERT‑CRF模型,完成模型在命名实体识别上的微调;将待识别的文本A输入微调后的BERT‑CRF模型得到各类别的实体集合;利用训练好的LDA模型对待识别的文本A进行主题分析,得到文本A的主题以及所述主题下概率大于设定值的关键词;对所述的各类别的实体集合进行核验,将集合中与主体和关键词不匹配的实体进行修正。能够对实体进行人工的修正,提升了命名实体识别的准确率。
技术关键词
CRF模型 文本 BERT模型 识别方法 列表 词语 关键词 矩阵 命名实体识别技术 主题模型 字典 识别装置 分析模块 标记 序列 密度
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