[发明专利]实体识别方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种实体识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别实体的工业文件数据；

确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量；

确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量对应地权重值；

基于所述动态语义向量对应地权重值和动态语义向量确定融合有上下文特征信息的文本特征向量；

基于所述文本特征向量确定所述待识别识别的实体信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量，包括：

将所述工业文件数据输入至预先训练好的ELMO模型，确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述ELMO模型用于对所述工业文件数据进行语义编码得到语义编码信息，并基于所述语义编码信息确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量对应地权重值，包括：

将所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量输入至预先训练好的SENet模型中，确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量对应地权重值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述动态语义向量对应的权重值和所述动态语义向量确定融合有上下文特征信息的文本特征向量，包括：

将所述动态语义向量对应的权重值和所述动态语义向量输入至预先训练好的BiLSTM中，确定融合有上下文特征信息的文本特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述文本特征向量确定所述待识别识别的实体信息，包括：

将所述文本特征向量输入至预先训练好的条件随机场模型确定所述待识别实体的实体信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述条件随机场模型用于计算各个文本特征向量对应地概率序列，并基于概率序列确定所述工业文件数据的概率矩阵，并基于最大概率矩阵对应地标签确定所述待识别实体的实体信息。

8.一种实体识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待识别实体的工业文件数据；

第一确定模块，用于确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量；

第二确定模块，用于确定所述工业文件数据对应的上下文的动态语义向量对应地权重值；

第三确定模块，用于基于所述动态语义向量对应地权重值和动态语义向量确定融合有上下文特征信息的文本特征向量；

第四确定模块，用于基于所述文本特征向量确定所述待识别识别的实体信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，该计算机程序被所述处理器执行时，执行如权利要求1至7任意一项所述实体识别方法。

10.一种存储介质，其特征在于，该存储介质存储的计算机程序，能够被一个或多个处理器执行，能够用来实现如权利要求1至7中任一项所述实体识别方法。