公开(公告)号：CN116644751A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310621806.1

申请日：2023-05-30

Applicant: 哈尔滨工程大学 ,  哈尔滨龙明科技有限公司

Inventor： 王也 ,  史宸枭 ,  韩启龙 ,  宋洪涛 ,  刘鹏

IPC: G06F40/295 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084

Abstract: 基于跨度对比学习的跨域命名实体识别方法、设备、存储介质和产品，属于命名实体识别技术领域，解决领域偏移及跨度边界信息学习性能低的问题。本发明的方法包括：使用预训练语言模型、对抗训练、对比学习、KL散度等技术构建基于跨度对比学习的跨域命名实体识别模型，利用实体边界信息，将顺序标签转化为全局边界矩阵，完成跨度级别的对比学习以及KL散度的计算，模型在训练过程中不断更改其中相关参数，充分考虑到了实体边界信息，学习到更多领域不变性信息，大大提高了跨域命名实体识别的性能。本发明适用于跨域命名实体的识别。