龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：安徽师范大学
摘要：本发明涉及汉字文本识别领域，且公开了一种融合汉字特征和词对关系的命名实体识别方法，包括字符嵌入与原始BERT保持一致，不进行任何修改；将每个汉字进行24*24的图形向量化，然后将其拼接后再拉平，送入一个字形融合层得到字形嵌入向量；对于拼音嵌入，使用开源的PyPinyin包将输入的字符序列转换为相应的拼音序列，每个字符的拼音序列由罗马字符和四个声调组成；将字符嵌入、字形嵌入和拼音嵌入拼接在一起，送入一个融合层；将融合嵌入与位置嵌入和片段嵌入相加，形成BERT模型的输入，本发明具备弥补了汉字特征信息的缺失问题，还增强了模型处理嵌套和不连续实体的能力的优点。
主权项：1.一种融合汉字特征和词对关系的命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：字符嵌入与原始BERT保持一致，不进行任何修改；S2：对字形嵌入采用三种不同的开源字体，分别是仿宋、楷书和隶书，分别将每个汉字进行24*24的图形向量化，然后将其拼接后再拉平，送入一个字形融合层得到字形嵌入向量；S3：对于拼音嵌入，使用开源的PyPinyin包将输入的字符序列转换为相应的拼音序列，每个字符的拼音序列由罗马字符和四个声调组成，对拼音序列进行初始的嵌入，并使用CNN模型进行卷积和最大池化，得到最终的拼音嵌入；S4：将字符嵌入、字形嵌入和拼音嵌入拼接在一起，送入一个融合层，将其维度控制为768维，得到最终含有字形特征和拼音特征的融合嵌入；S5：将融合嵌入与位置嵌入和片段嵌入相加，形成BERT模型的输入。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽师范大学 一种融合汉字特征和词对关系的命名实体识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号