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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐方法，包括：基于BERT‑BiLSTM‑CRF对待对齐工业产品主数据的文本数据进行编码、特征抽取和解码，得到实体识别结果；将可能有关系的两类实体和文本拼接后输入到BERT模型中进行分类，得到三元组抽取结果；将三元组抽取结果和原始的实体文本的标签集组合，得到带标签的三元组数据集，对BERT模型进行微调训练；搭建面向三元组数据的BERT‑CNN实体对齐模型；将三元组数据输入BERT‑CNN实体对齐模型得到实体对齐概率，实现对实体对齐结果的预测。本发明可实现对三元组数据的更高准确率的实体对齐。
主权项：1.一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐方法，其特征在于，包括：步骤1.基于BERT-BiLSTM-CRF对待对齐工业产品主数据的文本数据进行编码、特征抽取和解码，得到实体识别结果；步骤2.实体识别结果与关系标签结合，将可能有关系的两类实体和文本拼接后输入到BERT模型中进行分类，得到三元组抽取结果；步骤3.将三元组抽取结果和原始的实体文本的标签集组合，得到带标签的三元组数据集，采用该数据集对BERT模型进行微调训练；步骤4.基于微调训练后的BERT模型和CNN网络，搭建面向三元组数据的BERT-CNN实体对齐模型；步骤5.将三元组数据输入BERT-CNN实体对齐模型得到实体对齐概率，实现对实体对齐结果的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于BERT模型的工业产品主数据实体对齐方法
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