申请/专利权人：长春理工大学

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807998A

主分类号：G06F40/295

分类号：G06F40/295;G06F40/30;G06N3/0442;G06N3/0455;G06Q50/06

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.02#公开

摘要：本发明公开了基于ELECTRA和电力安全规程数据的命名实体识别方法，具体识别方法如下：包括FNO‑ELECTRA‑BiLSTM‑CRF模型，所述FNO‑ELECTRA‑BiLSTM‑CRF模型由三层结构组成且分别为：FNO‑ELECTRA预训练层、双向长短期记忆网络BiLSTM特征提取层和条件随机场CRF标记约束层，首先，将收集的原始文本进行预处理，然后输入到FNO‑ELECTRA预训练模型中，以获得文本语料的初始语义信息和词向量表示，其次，将词向量输入到BiLSTM层进行特征提取，最后，CRF层对输入结果进行转移约束，本发明用于实现电力安全规程数据中命名实体识别，将ELECTRA这一种高效和准确的预训练语言模型应用到电力安全规程数据中命名实体识别任务上，提高了语言表示的质量和泛化能力。

主权项：1.基于ELECTRA和电力安全规程数据的命名实体识别方法，其特征在于：具体识别方法如下：包括FNO-ELECTRA-BiLSTM-CRF模型，所述FNO-ELECTRA-BiLSTM-CRF模型由三层结构组成且分别为：FNO-ELECTRA预训练层、双向长短期记忆网络BiLSTM特征提取层和条件随机场CRF标记约束层，首先，将收集的原始文本进行预处理，然后输入到FNO-ELECTRA预训练模型中，以获得文本语料的初始语义信息和词向量表示，其次，将词向量输入到BiLSTM层进行特征提取，最后，CRF层对输入结果进行转移约束。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长春理工大学 基于ELECTRA和电力安全规程数据的命名实体识别方法

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