申请/专利权人：华泰证券股份有限公司

申请日：2020-09-30

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN112257443B

主分类号：G06F40/295

分类号：G06F40/295;G06F40/211;G06F16/33;G06F16/35;G06N3/0455;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.02.09#实质审查的生效;2021.01.22#公开

摘要：本发明公开了一种结合知识库的基于MRC的公司实体消歧方法，包括如下步骤：获取待消歧语句；将所述待消歧语句与提问句进行拼接，得到MRC结构；从实体知识库中获取待消歧语句中歧义简称对应的不同的实体描述语句；将不同的实体描述语句拼接在MRC结构的最后；将拼接了不同实体描述语句的MRC结构输入至Bert模型中；所述Bert模型输出歧义简称对应的真实实体，实现语句消歧。本发明有效提升了模型预测的准确率，同时有监督模型的泛化能力也避免了在新增公司实体时对于重新标注和模型训练的需要。

主权项：1.一种结合知识库的基于MRC的公司实体消歧方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待消歧语句；将所述待消歧语句与提问句进行拼接，得到MRC结构；从实体知识库中获取待消歧语句中歧义简称对应的不同的实体描述语句；将不同的实体描述语句拼接在MRC结构的最后；将拼接了不同实体描述语句的MRC结构输入至Bert模型中；所述Bert模型输出歧义简称对应的真实实体，实现语句消歧；所述Bert模型的输出端设置有两个损失函数；所述损失函数包括第一任务损失函数和第二任务损失函数；所述第二任务损失函数通过如下公式表示：entity_outputi＝SigmoidWentity_i×Hentity_ilossentity_i＝binary_crossentropyentity_outputi,labelentity_i 式中，entity_outputi表示第i个实体处的模型输出；Wentity_i表示计算第i个实体处输出的权重矩阵；Hentity_i表示第i个实体位置处的语义向量；lossentity_i表示第i个实体的损失；labelentity_i表示第i个实体的真实标签；loss2表示任务二的损失；n表示歧义实体简称可能对应实体的数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华泰证券股份有限公司 一种结合知识库的基于MRC的公司实体消歧方法

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