[发明专利]基于文本分类和实体抽取模型的家庭维修服务识别方法在审
| 申请号： | 202310503603.2 | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116628197A | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 王国伟;朱红坤;贺光华;李奇隆 | 申请（专利权）人： | 重庆川南环保科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/289;G06F40/126;G06F18/214;G06F18/241;G06Q10/20;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆西南华渝专利代理有限公司 50270 | 代理人： | 郭桂林 |
| 地址： | 401120 重庆市渝北区双*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 文本 分类 实体 抽取 模型 家庭 维修服务 识别 方法 | ||
1.基于文本分类和实体抽取模型的家庭维修服务识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S100：训练数据获取阶段；
步骤S200：数据预处理阶段；
步骤S300：文本分类模型训练，记录下文本分类的结果；
步骤S400：实体抽取模型训练，记录下实体抽取的结果
步骤S500：结合步骤S300和步骤S400的分类结果确定用户服务最终分类。
2.根据权利要求1所述的基于文本分类和实体抽取模型的家庭维修服务识别方法，其特征在于：所述数据预处理阶段包括以下步骤：
步骤S210：对从家庭维修客服聊天记录中得到的用户文本数据集进行数据清洗；
步骤S220：进行文本分类的标注任务，对清洗后的每一条用户输入的数据打上对应的分类标签；
步骤S230：进行实体抽取的标注任务。
3.根据权利要求1所述的基于文本分类和实体抽取模型的家庭维修服务识别方法，其特征在于：所述文本分类模型训练包括如下操作步骤：
步骤S310：将文本序列用预训练的tokenizer分成一个个词元；
步骤S320：在词元序列前加上cls标记，该标记的对应输出向量为整条文本的语义表示；在词元序列最后加上sep标记，在只有一条文本时代表句末，有两条文本时用来分开两条文本；
步骤S330：将词元与两个标记一同输入预训练好的BERT模型中，得到整个文本语义的向量表示；
步骤S340：将文本语义的向量表示输入到一个全连接层中，这个全连接层作为分类器得到每个分类标签的预测数值；
步骤S350：最后计算损失。
4.根据权利要求1所述的基于文本分类和实体抽取模型的家庭维修服务识别方法，其特征在于：所述实体抽取模型训练包括如下操作步骤：
步骤S410：将输入文本序列的每一个词元输入到编码器中，这里的词元就是每一个中文字符；
步骤S420：文本序列经过编码器后，会得到每一个词元对应的语义向量表示；
步骤S430：将编码器得到的语义向量表示输入到全连接层中；
步骤S440：经过CRF层得到文本序列中每个词元最终的标签预测得分；
步骤S450：模型最终的损失值由CRF层计算得到。
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