申请/专利权人：南京大学

申请日：2020-05-27

公开（公告）日：2020-07-24

公开（公告）号：CN111444721A

主分类号：G06F40/295(20200101)

分类号：G06F40/295(20200101);G06F40/30(20200101);G06F40/211(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.09.23#授权;2020.08.18#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：本发明公开了一种基于预训练语言模型的中文文本关键信息抽取方法，具体步骤如下：1将待抽取的关键信息进行分类，易于归纳组成规则的信息类别，使用正则匹配的方法抽取。2对命名实体使用序列标注模型抽取。3序列标注模型采用对预训练语言模型微调的方法进行构建，首先使用大规模无标记文本语料学习得到预训练语言模型，并在预训练阶段引入词边界特征。4将使用规则匹配的数据内容替换为其对应的规则模板标签，以完成规则匹配与深度网络的融合。5根据有标记的训练数据，在预训练语言模型上进行微调，将其迁移到命名实体的序列标注任务上。本发明可以有效提取文本上下文语义特征，并且在复杂信息类别的场景下有效地识别各个信息种类。

主权项：1.一种基于预训练语言模型的中文文本关键信息抽取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对基于规则匹配方法进行识别的信息类别，编写相应的规则模板，并为每一个类别设置对应的标签名；步骤2，基于任务文本环境，收集无标记的文本语料；步骤3，对步骤2中收集的无标记的文本语料使用规则模板进行抽取，将数字串和字符串使用规则模板抽取出来，之后将文本语料中匹配的数字串、字符串在原文中的位置替换为其对应的类别标签；步骤4，基于步骤3处理后的无标记文本语料，基于Transformer网络结构构建预训练语言模型，使用遮掩语言模型任务在收集到的文本语料上进行预训练；并在预训练语言模型网络的输入阶段，通过将文本分词的嵌入表示结合到输入中，在预训练语言模型中引入分词特征；步骤5，基于任务文本环境收集文本语料数据集，构建命名实体识别数据集，采用BIO标注格式对该文本语料数据集中的命名实体类别进行标注，得到命名实体识别数据集；步骤6，使用规则模板匹配，对步骤5中带标记的命名实体识别数据集使用规则模板匹配数字串、字符串，并将匹配的数字串在原文中的位置替换为其对应的类别标签；步骤7，针对步骤4中得到的预训练语言模型，使用步骤5标注的命名实体识别数据集对其进行微调；步骤8，使用微调后的预训练语言模型对待预测文本数据进行识别抽取。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京大学 一种基于预训练语言模型的中文文本关键信息抽取方法

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