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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本申请涉及人工智能领域，提供了一种命名实体识别模型的训练方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：基于预设的训练样本训练BiLSTM‑CRF模型，得到三个训练模型；迭代从三个所述训练模型中随机选择任意两个训练模型，并依次从无标签数据集中选择一个无标签目标数据输入至选择出的两个训练模型中进行预测，得到两个所述训练模型预测出的预测标签；若两个所述训练模型预测的预测标签相同，则将所述无标签目标数据添加所述预测标签并更新至未选择的所述训练模型的训练样本中，以训练未选择的所述训练模型；采用半监督的方法，充分利用原有数据，克服标注数据量不足的缺陷；用三个学习模型投票一致性原则来隐式表达置信度，增加了模型的可靠性。
主权项：1.一种命名实体识别模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：在接收到对命名实体识别模型进行训练的请求时，获取所述命名实体识别模型所要识别的目标文本所在的指定领域；并根据所述指定领域，获取指定领域命名实体训练集；基于预设的训练样本训练BiLSTM-CRF模型，得到三个训练模型；其中，预设的所述训练样本包括两组有标签数据集，两组有标签数据集为公开数据集以及所述指定领域命名实体训练集；迭代从三个所述训练模型中随机选择任意两个训练模型，并依次从无标签数据集中选择一个无标签目标数据输入至选择出的两个训练模型中进行预测，得到两个所述训练模型预测出的预测标签；若两个所述训练模型预测的预测标签相同，则将所述无标签目标数据添加所述预测标签并更新至未选择的所述训练模型的训练样本中，以训练未选择的所述训练模型；并将所述无标签目标数据放回至所述无标签数据集中，直至所述无标签数据集中的样本不再更新时，停止迭代训练，得到三个训练完成的模型均作为最终的命名实体识别模型；其中，所述命名实体识别模型用于对所述指定领域中的所述目标文本进行命名实体识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 命名实体识别模型的训练方法、装置、计算机设备
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