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申请/专利权人：昆明理工大学
摘要：一种基于ERNIE3.0_Att_IDCNN_BiGRU_CRF的命名实体识别算法，包括以下步骤：步骤1：利用百度发布的大语言模型预训练模型——ERNIE3.0，作为语义表征模型；步骤2：将上一步利用ERNIE3.0表征出来的语义词向量加入Att注意力机制强化实体前后的序列；步骤3：将步骤二输出结果嵌入到IDCNN膨胀卷积神经网络之中，以获取句子中的实体序列的局部特征；步骤4：将IDCNN的输出连接在BiGRU双向门控循环单元；步骤5：最后加上分类层与CRF条件随机场得到最终结果。基于命名实体识别任务的MSRA、Weibo、人民日报三个中文数据集进行了一系列实验验证了ERNIE3.0_Att_IDCNN_BiGRU_CRF模型的有效性。
主权项：1.一种基于ERNIE3.0_Att_IDCNN_BiGRU_CRF的命名实体识别算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用百度发布的大语言模型预训练模型——ERNIE3.0，作为语义表征模型；步骤2：将上一步利用ERNIE3.0表征出来的语义词向量加入Att注意力机制强化实体前后的序列；步骤3：将步骤二输出结果嵌入到IDCNN膨胀卷积神经网络之中，以获取句子中的实体序列的局部特征；步骤4：将IDCNN的输出连接在BiGRU双向门控循环单元；步骤5：最后加上分类层与CRF条件随机场得到最终结果。
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百度查询： 昆明理工大学 一种基于ERNIE3.0_Att_IDCNN_BiGRU_CRF的命名实体识别算法
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