[发明专利]一种面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法

权利要求书

1.一种面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别数据；

采用预训练的第一识别模型对所述待识别数据进行识别，确定与所述待识别数据对应的命名实体；

其中，所述第一识别模型是基于预设的样本数据和对应的样本命名实体对初始识别模型进行训练得到的；所述样本命名实体是基于所接收的校正信息对初始命名实体进行校正得到的；所述初始命名实体是基于预设的第二识别模型对所述样本数据进行识别得到的。

2.根据权利要求1所述的面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法，其特征在于，所述样本命名实体基于如下方式得到：

向至少一个终端发送所述初始命名实体和所述样本数据；

接收所述至少一个终端返回的校正信息；所述校正信息是终端基于所述样本数据针对所述初始命名实体生成的；

基于所述校正信息对所述初始命名实体进行校正，生成所述样本命名实体。

3.根据权利要求1或2所述的面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法，其特征在于，所述第二识别模型基于如下方式得到：

获取所述样本数据中的样本数据子集；其中，所述样本数据子集设置有对应的初始命名实体子集；

基于所述样本数据子集和所述初始命名实体子集对样本识别模型进行训练，生成第二识别模型。

4.根据权利要求3所述的面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法，其特征在于，所述基于所述样本数据子集和所述初始命名实体子集对样本识别模型进行训练，生成第二识别模型，包括：

将所述样本数据子集输入到所述样本识别模型，得到所述样本识别模型输出的第一实时标签；

基于所述第一实时标签和所述初始命名实体子集，对所述样本识别模型进行训练，生成所述第二识别模型。

5.根据权利要求1所述的面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法，其特征在于，所述第一识别模型通过如下方式训练得到：

将所述样本数据输入到初始识别模型，得到所述初始识别模型输出的第二实时标签；

基于所述第二实时标签和所述样本命名实体对所述初始识别模型进行训练，生成所述第一识别模型。

6.根据权利要求1所述的面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法，其特征在于，所述对所述待识别数据进行识别，确定与所述待识别数据对应的命名实体，包括：

将所述待识别数据转换为字向量序列；

依据所述字向量序列，对所述待识别数据的上下文特征信息进行学习，确定预测序列；

基于所述预测序列，生成所述待识别数据中的命名实体标注序列。

7.根据权利要求6所述的面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法，其特征在于，所述基于所述预测序列，生成所述待识别数据中的命名实体标注序列，包括：

根据所述预测序列，确定所述字向量序列中每个字向量的状态特征和转移特征；

基于所述每个字向量的状态特征和转移特征，对所述预测序列进行分割和调整，得到所述待识别数据中的命名实体标注序列。

8.一种面向特定领域专利实施例的命名实体识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待识别数据；

识别模块，用于采用预训练的第一识别模型对所述待识别数据进行识别，确定与所述待识别数据对应的命名实体；

其中，所述第一识别模型是基于预设的样本数据和对应的样本命名实体对初始识别模型进行训练得到的；所述样本命名实体是基于所接收的校正信息对初始命名实体进行校正得到的；所述初始命名实体是基于预设的第二识别模型对所述样本数据进行识别得到的。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法对应的操作。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的面向特定领域专利实施例的命名实体识别方法。