申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

申请日：2024-01-24

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117952109A

主分类号：G06F40/295

分类号：G06F40/295;G06F40/30;G06N3/0455

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种模型训练方法、命名实体识别方法、介质及设备，涉及水文地质命名实体识别领域，所述模型训练方法，主要包括以下步骤：获取生成式PLM，获取源序列、目标序列，将源序列送入编码器，将目标序列依次送入解码器；获取解码器输出的第c个词的条件概率；获取损失函数，调整模型参数比较不同模型参数下损失函数的值，在损失函数收敛时确定模型参数，得到训练模型。实施本发明提供的模型训练方法、命名实体识别方法、介质及设备，可以克服当前的命名实体识别方法在水文地质领域效率低、精度差等缺陷。

主权项：1.一种模型训练方法，所述模型用于水文地质命名实体识别，其特征在于，包括以下步骤：S101：获取生成式PLM，所述生成式PLM包含编码器和解码器，所述编码器用于对输入序列进行编码，所述解码器用于生成文本，所述编码器和解码器之间通过自注意力机制进行联系；S102：获取源序列和目标序列；将源序列送入编码器，得到句子的隐藏表示；将目标序列依次送入解码器，得到目标序列解码输出；将句子的隐藏表示和解码器输出的前c-1个词t1:c-1作为解码器的输入，得到解码器的输出；S103：获取解码器输出的第c个词的条件概率，如公式其中ptc|t1:c-1,S为所述条件概率，tc为解码器输出的第c个词，t1:c-1为解码器输出的前c-1个词，S为源序列，softmax函数用于计算概率分布，为当前解码器的输出，Wlm、blm是模型参数，用于训练模型；S104：获取损失函数，调整模型参数Wlm和blm，比较不同模型参数下损失函数的值，在损失函数收敛时确定模型参数，得到训练模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种模型训练方法、命名实体识别方法、介质及设备

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