基于人工智能的词分类模型训练方法、词处理方法及装置

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摘要

本发明提供了一种基于人工智能的词分类模型训练方法、词处理方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：获取由多个种子实体词组成的种子实体词集合；其中，所述多个种子实体词属于待挖掘实体类型；将所述种子实体词集合内的任意两个种子实体词进行组合，得到正例样本对；获取包括所述种子实体词的历史文本，并根据所述种子实体词和排除所述种子实体词的所述历史文本，构建负例样本对；通过所述正例样本对和所述负例样本对更新词分类模型；其中，更新后的所述词分类模型用于确定待识别实体词属于所述待挖掘实体类型的概率。通过本发明，能够提升模型训练样本的丰富性，降低实体挖掘所需要的语料标注成本，同时也能够提升词分类模型的训练效果。

基本信息

专利标题：

基于人工智能的词分类模型训练方法、词处理方法及装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111401066A

申请号：

CN202010170529.3

公开（公告）日：

2020-07-10

申请日：

2020-03-12

授权号：

CN111401066B

授权日：

2022-04-12

发明人：

邵纪春孙钟前胡海峰

申请人：

腾讯科技（深圳）有限公司

申请人地址：

广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

代理机构：

北京派特恩知识产权代理有限公司

代理人：

崔晓岚

优先权：

CN202010170529.3

主分类号：

G06F40/295

IPC分类号：

G06F40/295 G06F16/35