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申请/专利权人：国家电网有限公司信息通信分公司;北京邮电大学
摘要：本申请公开了一种基于专家信息的实体抽取方法、装置、设备以及存储介质。该方法包括：从公共资源中获取目标专家信息的文本序列；采用训练好的命名实体识别模型对目标专家信息的文本序列进行标注，确定目标文本序列；目标文本序列为具有实体类型标记的文本序列；其中，训练好的命名实体识别模型中嵌入层采用BERT模型对目标专家信息的文本序列进行文本向量化，编码层采用BiLSTM模型提取语义特征后输出层采用CRF模型确定出目标文本序列；并对目标文本序列进行实体抽取以获取目标专家信息中每个实体类型对应的文本信息，并以结构化数据形式进行存储。本申请的方法能够获取结构化的专家信息，提高了信息获取的效率，避免浪费人力物力。
主权项：1.一种基于专家信息的实体抽取方法，其特征在于，包括：从公共资源中获取目标专家信息的文本序列；采用训练好的命名实体识别模型对所述目标专家信息的文本序列进行标注，确定目标文本序列；所述目标文本序列为具有实体类型标记的文本序列；所述训练好的命名实体识别模型是通过具有实体类型标记的专家信息样本数据训练得到的；其中，所述实体类型包括专家姓名、所在单位、学院名称、职称、荣誉以及研究方向中的至少一种；所述训练好的命名实体识别模型中嵌入层采用BERT模型，用于对从输入层获得的文本序列进行文本向量化处理以确定上下文表示向量；编码层采用BiLSTM模型用于对所述上下文表示向量进行语义特征提取以生成至少一个隐藏状态序列；输出层采用CRF模型用于对所述至少一个隐藏状态序列进行标记打分以获取得分最高的隐藏状态序列作为模型输出的目标文本序列；对所述目标文本序列进行实体抽取以获取所述目标专家信息中每个实体类型对应的文本信息，并以结构化数据形式进行存储。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国家电网有限公司信息通信分公司 北京邮电大学 基于专家信息的实体抽取方法、装置、设备以及存储介质
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