模型训练方法、信息抽取方法及装置、电子设备、介质
公开
摘要
本公开实施例是关于一种模型训练方法、信息抽取方法及装置、电子设备、存储介质，涉及计算机技术领域，该模型训练方法包括：获取训练语料，并确定所述训练语料对应的三元组，以将所述三元组确定为训练数据；根据所述训练数据训练多个神经网络模型，并通过所述多个神经网络模型对所述训练数据进行类型预测得到预测三元组；对所述预测三元组的权重进行调整，并根据调整权重后的预测三元组更新训练数据；根据更新后的训练数据对神经网络模型的模型参数进行调整，获取信息抽取模型。本公开的技术方案能够提高标注的精准度以及模型的准确性。
基本信息
专利标题 ：
模型训练方法、信息抽取方法及装置、电子设备、介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114297409A
申请号 ：
CN202111676300.8
公开（公告）日 ：
2022-04-08
申请日 ：
2021-12-31
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
樊乘源刘海锋
申请人 ：
深圳市欢太科技有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市南山区粤海街道高新南一道13号赋安科技大厦B座207-2
代理机构 ：
深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司
代理人 ：
刘抗美
优先权 ：
CN202111676300.8
主分类号 ：
G06F16/36
IPC分类号 ：
G06F16/36 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/36
••语义工具的产生,例如,本体论或词典
法律状态
2022-04-08 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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