发明专利已授权

一种利用部分标注集的自训练神经网络分词模型

📄 申请号：CN202010159438.X 📄 发布日：2026/05/18

著录项目信息

申请日

2020-03-09

公开号

CN111507103B

公开日

2020-12-29

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_289

IPC 分类号

G06F40_289 , 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神经网络

应用场景

中文分词, 文本挖掘, 信息检索, 机器翻译, 智能问答

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摘要

本发明公开了一种利用部分标注集的自训练神经网络分词模型。本发明首先结合正向最大匹配算法，设计了一种通过词典和无标注集获得人工部分标注集的方法。然后，本发明通过修改损失函数，将有标注集和部分标注集共同用于训练基于双向循环神经网络的中文分词模型。最后，本发明利用自训练思想，设计了分词准确率置信度和差异置信度，迭代地将部分标注集转化为有标注集，不断优化基于双向循环神经网络的中文分词模型，从而使最终的模型在无标注数据领域能取得较好的分词效果。本发明不但能解决训练集不足以及跨领域分词问题，而且可以避免耗费人力进行数据集标注。

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

一种鱼型光纤光栅大量程压力传感器

当前第 / 件

基于骨骼点融合循环空洞卷积的乱丢垃圾行为检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F40_289)

G06F40_103 G06F40_106 G06F40_109 G06F40_117 G06F40_12 G06F40_123 G06F40_126 G06F40_129 G06F40_14 G06F40_151 G06F40_154 G06F40_166 G06F40_169 G06F40_174 G06F40_18 G06F40_183 G06F40_186 G06F40_189 G06F40_194 G06F40_20 G06F40_205 G06F40_211 G06F40_216 G06F40_226 G06F40_232 G06F40_242 G06F40_247 G06F40_253 G06F40_258 G06F40_279 G06F40_284 G06F40_289 G06F40_295 G06F40_30 G06F40_35 G06F40_40 G06F40_42 G06F40_45 G06F40_51 G06F40_58 覆盖40个领域

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