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公开(公告)号：CN113221567A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110505601.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 北京航天情报与信息研究所
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种司法领域命名实体及关系联合抽取方法，是一种基于BERT预训练语言模型的BILSTM网络与注意力机制集合的实体关系抽取方法，通过参数共享实现两个任务联合学习，充分利用任务间联系来优化结果。选取BERT预训练语言模型训练词向量完成对数据集词向量的转化工作；然后使用BILSTM神经网络获取更为完整的上下文特征信息，从而提取出文本深度词向量特征；最后通过softmax分类器获取字符的类别标签实现实体识别的同时，利用注意力机制判断当前字符与之前字符之间存在的关联关系，实现实体与多关系的联合抽取。
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