[发明专利]一种新型的半监督文本实体信息抽取方法有效
| 申请号： | 201911369784.4 | 申请日： | 2019-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN111274814B | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 寿黎但;王珏;陈珂;陈刚;伍赛;骆歆远 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种新型的半监督文本实体信息抽取方法。文档短语分割得候选实体集合；建立有、无监督学习部分，有、无标注的文档分别有、无监督学习；文档和实体类型输入实体抽取模块输出实体信息；文档和短语输入类型选择模块输出短语概率分布；两模块损失值相加为损失；文档输入实体抽取模块获得每个实体类型的损失；文档和短语输入类型选择模块输出短语概率分布；两模块损失值相乘后相加构成损失；两部分加权计算获得总损失，优化训练获得模型参数；将测文本依次输入到实体抽取模块和类型选择模块获得实体信息。本发明能够利用海量无标注数据，显著增强模型性能，在小样本标注数据的条件下有着显著的提升，也适用于零样本学习的半监督文本数据处理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 新型 监督 文本 实体 信息 抽取 方法 | ||
【主权项】：
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