摘要
本发明属于信息抽取技术领域,涉及基于上下文感知的混合式时间信息抽取方法与系统。该方法包括:收集包含时间信息的文本数据、时间信息的上下文建模、混合式时间解析与时间表达标准化处理。本发明通过结合规则匹配与深度学习模型,更准确地识别和解析文本中的时间信息,提高时间信息抽取的准确率和对不同领域文本的适应性;通过上下文建模,利用注意力机制充分提取时间表达与上下文的关系,大大提升了时间信息解析的准确性;将不同形式的时间信息统一为标准格式提高了数据的通用性和可操作性。
技术关键词
时间信息抽取方法
多头注意力机制
文本
训练混合模型
时间偏移量
更新分类器
BERT模型
信息抽取系统
信息抽取技术
解析单元
关系
网络
参数
深度学习模型
处理单元
数据
线性单元