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摘要：本发明涉及自然语言处理技术领域，具体为一种基于工业领域的nlp实体关系抽取的方法，包括有以下步骤，步骤1、C端用户在APP的搜索问答界面进行问答提问，后端对所有的问题进行记录。本发明的优点在于：通过结合工业领域的特点和需求，通过引入工业领域的专业词汇和规则，优化模型结构和算法，实现对工业文本中实体关系的准确抽取，采用大模型和BERT模型的技术组合方式，对工业材料领域的nlp问题进行实体抽取的作业，进而提升工业材料领域相关的问题精准率，更好的让更多非专业人士可以通过自然语言寻找需要的相关材料，从而有助于提升工业领域知识挖掘的效率和准确性，为工业领域的创新和发展提供有力支撑。
主权项：1.一种基于工业领域的nlp实体关系抽取的方法，其特征在于，包括有以下步骤：步骤1、C端用户在APP的搜索问答界面进行问答提问，后端对所有的问题进行记录；步骤2、材料工程师对增量问题进行实体关系的数据标注；步骤3、通过大模型对标注后的数据进行数据增强并生成训练样本；步骤4、通过BERT模型对生成的训练样本进行模型训练；步骤5、进行准确的实体关系抽取操作。
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百度查询： 深圳塑造新材料技术有限公司 一种基于工业领域的nlp实体关系抽取的方法
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