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申请/专利权人：北京信息科技大学
摘要：本发明公开了一种面向古籍的命名实体识别方法，涉及古籍命名实体识别技术领域，该方法针对用于古籍命名实体识别古籍语料少、古文信息熵高的问题，构建基于二十四史的古籍文本语料库，并提出一种基于增量预训练和对抗学习的古籍命名实体识别模型ANER‑IPAL。基于自建的古籍文本数据集，使用NEZHA‑TCN模型进行预训练，在嵌入层融合对抗学习增强模型泛化能力，在解码层引入全局指针网络，将实体识别任务建模为子串提取任务，最后结合规则进行结果的矫正输出。实验结果表明，所提模型在“古籍命名实体识别2023”数据集GuNER2023上的F1值达到了95.34％，相较于基线模型NEZHA‑GP提高了4.19％。
主权项：1.一种面向古籍的命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：建立一个古籍文本数据集；步骤二：使用快速梯度法在模型训练过程中添加干扰；步骤三：结合相应的规则进行结果的矫正输出，在模型的预测中，模型解码层引入的全局指针会无差别地识别嵌套实体和非嵌套实体，而在真实数据中没有嵌套实体的出现；因此，在数据输出处理时，将所有实体按照实体初始位置进行升序排序，按照实体结束位置进行降序排序，去除后续嵌套的实体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京信息科技大学 一种面向古籍的命名实体识别方法
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