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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于MRC框架的实体抽取方法，该方法包括：首先根据设备维护手册获取目标句子，根据实体类型的定义生成相应的问题，将目标句子和问题进行拼接以获取语料；然后采用分词工具对语料进行分词，并进行编码后输入BERT模型获取目标句子的词嵌入表示；其次将目标句子的词嵌入表示通过句子分类模块获取句子级别特征；再将句子级别特征和目标句子的词嵌入表示相结合以整合到实体抽取模块；最后将句子分类模块和实体抽取模块相结合，并对二者共同训练，根据训练完成的两个模块完成实体抽取。本发明能够将句子级别的信息用于实体抽取任务中，有助于提高实体抽取的精度，很好地解决了设备维护文档中实体的抽取问题。
主权项：1.一种基于MRC框架的实体抽取方法，其特征在于，包括以下步骤：1根据设备维护手册获取目标句子，根据实体类型的定义生成相应的问题，将所述目标句子和所述问题进行拼接以获取语料；2采用分词工具对所述步骤1获得的语料进行分词，并对分词后的语料进行编码，将编码后的语料输入BERT模型，以获取目标句子的词嵌入表示；3根据所述步骤2获取的目标句子的词嵌入表示获取句子级别特征；4将所述步骤3获取的句子级别特征按照权重结合到所述步骤2获取的目标句子的词嵌入表示中，以获取新的目标句子词嵌入；根据新的目标句子词嵌入预测可能作为开端的词，以获取词头集合；根据新的目标句子词嵌入预测可能作为结尾的词，以获取词尾集合；并将词头集合和词尾集合中的词进行匹配；5根据所述步骤4中匹配后的结果完成实体抽取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于MRC框架的实体抽取方法
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