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申请/专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
摘要：本发明公开一种术语识别模型的建立方法及装置、术语识别方法及装置，涉及人工智能技术领域，能够解决现有识别术语准确性较低的问题。本发明的方法主要包括：获取第一训练集；删除第一训练集中一定比例的术语标注，得到第二训练集；基于第一训练集进行模型训练得到第一术语识别模型，以及基于第二训练集进行模型训练得到第二术语识别模型；根据利用第一术语识别模型和第二术语识别模型分别对特定数据集进行术语识别得到的损失差异，从特定数据集中筛选出满足术语标注质量要求的标注数据作为第三训练集；利用第三训练集进行模型训练得到最终所需的术语识别模型。本发明主要适用于基于神经网络建立术语识别模型的场景中。
主权项：1.一种术语识别模型的建立方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一训练集，所述第一训练集包括基于预设自动标注方法对第一语料进行术语标注后得到的标注数据；删除所述第一训练集中一定比例的术语标注，得到第二训练集；基于所述第一训练集进行模型训练得到第一术语识别模型，以及基于所述第二训练集进行模型训练得到第二术语识别模型；根据利用所述第一术语识别模型和所述第二术语识别模型分别对特定数据集进行术语识别得到的损失差异，从所述特定数据集中筛选出满足术语标注质量要求的标注数据作为第三训练集；所述特定数据集是利用所述预设自动标注方法对第二语料进行术语标注后的标注数据；所述第一语料与所述第二语料属于同一个语料库；利用所述第三训练集进行模型训练得到最终所需的术语识别模型；其中，所述根据利用所述第一术语识别模型和所述第二术语识别模型分别对特定数据集进行术语识别得到的损失差异，从所述特定数据集中筛选出满足术语标注质量要求的标注数据作为第三训练集，包括：分别使用所述第一术语识别模型和所述第二术语识别模型对所述特定数据集中标注数据所对应的原始数据进行术语识别和标注，得到所述损失差异；根据所述损失差异从所述特定数据集中筛选出满足术语标注质量要求的标注数据作为第三训练集，其中，原始语句为在基于所述预设自动标注方法进行术语标注之前的语句。
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百度查询： 阿里巴巴集团控股有限公司 术语识别模型的建立方法及装置、术语识别方法及装置
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