序列标注模型的训练方法、装置、设备及存储介质

授权

摘要

本申请为自然语言处理技术领域，本申请提供了一种序列标注模型的训练方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：将文本数据进行向量转换得到input_ids向量、segment_ids向量及mask向量，并输入Bert模型进行训练,得到输出序列；将边界特征数据进行词向量编码，得到边界向量，将输出序列与边界向量进行连接得到连接向量，并输入Span模型中，利用Span模型计算起始损失值及结束损失值；根据起始损失值和结束损失值计算总损失值，在总损失值满足预设阈值时，完成序列标注模型的训练。本发明通过在输入序列标注模型中的文本数据加入边界特征数据，使训练完成的模型对边界信息进行准确预测。

基本信息

专利标题：

序列标注模型的训练方法、装置、设备及存储介质

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113408279A

申请号：

CN202110700049.8

公开（公告）日：

2021-09-17

申请日：

2021-06-23

授权号：

CN113408279B

授权日：

2022-05-20

发明人：

许双华王涵暄

申请人：

平安科技（深圳）有限公司

申请人地址：

广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼

代理机构：

深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

王杰辉

优先权：

CN202110700049.8

主分类号：

G06F40/289

IPC分类号：

G06F40/289 G06F40/30 G06K9/62 G06F16/33