发明专利 已授权

一种基于预训练模型的特种设备中文命名实体识别方法

📄 申请号:CN202110893472.4 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2021-08-04
公开号
CN113609859A
公开日
2021-11-05
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

特种设备安全监管, 文本信息抽取, 智能检索, 知识图谱构建, 政务大数据分析

摘要

一种基于预训练模型的特种设备中文命名实体识别方法,包括以下步骤:1)按照中文命名实体标注策略BIEOS对中文命名实体数据集进行标注,将实体类别分为四种类别;2)基于BERT预训练模型将中文句子转换为字向量表示;3)将字向量表示输入到biLSTM模型中,学习字向量序列双向编码,提取句子特征;4)采用CRF条件随机场学习上下文的标签概率,得到了每个汉字的所有可能的标签序列;5)最后输出汉字序列对应的实体类别。本发明通过无监督的方式对无标签语料中进行训练,能够有效解决小数据集、样本特征信息不足情况下中文命名实体提取的问题,用于构建特种设备领域的知识图谱。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:24 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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