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一种用于命名实体识别的模型训练方法和装置 

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申请/专利权人:新智数字科技有限公司

摘要:本发明公开了一种用于命名实体识别的模型训练方法、装置、可读存储介质及计算设备,方法包括:将选定的超参数发送给各个客户端,以使所述各个客户端更新所述超参数;初始化识别模型,获得当前识别模型;将所述当前识别模型发送到所述各个客户端;接收所述各个客户端发送的训练后识别模型,所述训练后识别模型由所述当前识别模型根据本地数据训练后获得;基于联合学习算法将各个所述训练后识别模型进行聚合,获得识别联合模型;将所述识别联合模型作为当前识别模型后再次训练,直到所述识别联合模型符合预设要求。本发明引入联邦学习,采用经典的命名实体识别深度模型,为电子医疗体检进行关键词实体的识别,从而为更多的医疗项目提供基础。

主权项:1.一种用于命名实体识别的模型训练方法,其特征在于,该方法包括:S1:将选定的超参数发送给各个客户端,以使所述各个客户端更新所述超参数;所述超参数至少包括样本词典和标签词典;S2:初始化识别模型,获得当前识别模型;S3:将所述当前识别模型发送到所述各个客户端,以使所述各个客户端根据本地数据对所述当前识别模型进行训练;S4:接收所述各个客户端发送的训练后识别模型,所述训练后识别模型由所述当前识别模型根据本地数据训练后获得;S5:基于联合学习算法将所述各个训练后识别模型进行聚合,获得识别联合模型;S6:将所述识别联合模型作为当前识别模型后执行S3,直到所述识别联合模型符合预设要求,所述预设要求包括预设精度和或所述各个客户端的训练次数。

全文数据:

权利要求:

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