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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明属于命名实体识别技术领域，具体涉及一种少样本跨域命名实体识别模型训练方法、识别方法及可读存储介质；命名实体识别模型训练方法，包括以下步骤：S1、构建源域，源域中每条句子中的每个单词都有其对应的实体类型；S2、在源域使用跨度提取器提取句子中的实体跨度，使用实体分类器对提取完的实体跨度进行分类；其中，采取对比学习构建正负对，计算对比损失；S3、在目标域的跨度提取器的训练中加入控制极端情况下的参数，然后构造新的实体分类器；之后利用命名实体识别模型训练方法得到新的实体分类器将各实体跨度分类到对应的实体类型。本发明提高模型的泛化能力的同时，提高了小样本跨域命名实体识别的精确性。
主权项：1.一种命名实体识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建源域，源域中每条句子中的每个单词都有其对应的实体类型；S2、在源域使用跨度提取器提取句子中的实体跨度，使用实体分类器对提取完的实体跨度进行分类；其中，采取对比学习构建正负对，计算对比损失；S3、在目标域的跨度提取器的训练中加入控制极端情况下的参数，然后构造新的实体分类器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 命名实体识别模型训练方法、识别方法及可读存储介质
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