发明专利已授权

基于词汇增强和预训练的BcBERT-SW-BiLSTM-CRF模型的实现方法

Name: 基于词汇增强和预训练的BcBERT-SW-BiLSTM-CRF模型的实现方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2021108133660
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110813366.0 📄 发布日：2026/03/05

著录项目信息

申请日

2021-07-19

公开号

CN113779992A

公开日

2021-12-10

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_295

IPC 分类号

G06F40_295 , G06F40_216 , G06F40_237 , G06F16_35 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理人工智能算法深度学习

应用场景

命名实体识别, 信息抽取, 智能问答, 文本挖掘, 自然语言理解

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摘要

本发明公开了基于词汇增强和预训练的BcBERT‑SW‑BiLSTM‑CRF模型的实现方法。基于词汇增强的模型SW‑BiLSTM‑CRF，并以构建的语料库作为训练数据进行训练，得到的模型作为数据矫正的依据，迭代语料库。在此基础上，使用基于预训练语言模型的命名实体识别方法进行跨领域的知识迁移，来一定程度地减弱由于数据规模小造成的识别误差。使用建筑领域其他规范文本在BERT通用领域预训练模型上继续进行深度预训练，得到BcBERT(Building Code BERT)，从而将通用领域和建筑领域其他规范文本的知识迁移至SW‑BiLSTM‑CRF模型。以有效提升地铁设计规范命名实体识别任务的性能。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113779992A

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20241015

✅ 授权

20211228

?? 实质审查的生效：

20211210

📄 公开

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