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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明涉及AI命名实体识别技术领域，为基于CRF与多样式MRC的长跨度命名实体识别方法及系统，其方法包括：获取需要命名实体识别的文本数据，作为训练数据；计算条件随机场CRF和机器阅读理解MRC的交叉熵，根据所计算的交叉熵获得模型的损失函数，通过损失函数训练模型；构建多样化查询生成器；通过CRF与softmax函数预测实体类型，通过线性层与softmax函数预测实体跨度；通过投票合并机制将实体类型和实体跨度合并再解码，识别得到最终的实体预测答案。本发明通过CRF模型完成实体分类，再通过多样式MRC完成实体提取，可以避免较高的模型耦合度，显著提高了模型的解码效率、召回率和识别精度，解决了传统序列模型难以有效识别长跨度命名实体的问题。
主权项：1.一种基于CRF与多样式MRC的长跨度命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取需要命名实体识别的文本数据，作为训练数据；计算条件随机场CRF和机器阅读理解MRC的交叉熵，根据所计算的交叉熵获得模型的损失函数，通过损失函数训练模型；构建多样化查询生成器；通过CRF与softmax函数预测实体类型，通过线性层与softmax函数预测实体跨度；通过投票合并机制将实体类型和实体跨度合并再解码，识别得到最终的实体预测答案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于CRF与多样式MRC的长跨度命名实体识别方法及系统
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