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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本申请涉及一种基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法，其中，该基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法包括：获取待识别数据；通过训练后的MA‑RBC模型对所述待识别数据中的水稻病虫害命名实体进行识别，得到目标水稻病虫害命名实体；其中，所述MA‑RBC模型包括依次连接的预训练语言层、循环神经网络层、多头自注意力层和统计层。解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题，实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。所述鲁棒优化的波特预训练层采用动态掩码进行预训练，且所述鲁棒优化的波特预训练层的最大输入序列长度为512，从多个数据源中获取样本数据。通过本申请，解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题，实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。
主权项：1.一种基于MA-RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别数据；通过训练后的MA-RBC模型对所述待识别数据中的水稻病虫害命名实体进行识别，得到目标水稻病虫害命名实体；其中，所述MA-RBC模型包括依次连接的预训练语言层、循环神经网络层、多头自注意力层和统计层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 基于MA-RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法
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