公开(公告)号：CN117787281A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311839688.8

申请日：2023-12-28

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张仰森 ,  黄改娟 ,  段瑞雪 ,  任乐

IPC: G06F40/295 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F40/30 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种面向古籍的命名实体识别方法，涉及古籍命名实体识别技术领域，该方法针对用于古籍命名实体识别古籍语料少、古文信息熵高的问题，构建基于二十四史的古籍文本语料库，并提出一种基于增量预训练和对抗学习的古籍命名实体识别模型(ANER‑IPAL)。基于自建的古籍文本数据集，使用NEZHA‑TCN模型进行预训练，在嵌入层融合对抗学习增强模型泛化能力，在解码层引入全局指针网络，将实体识别任务建模为子串提取任务，最后结合规则进行结果的矫正输出。实验结果表明，所提模型在“古籍命名实体识别2023”数据集(GuNER2023)上的F1值达到了95.34％，相较于基线模型NEZHA‑GP提高了4.19％。