基于边界检测和提示学习的中文法律文本实体识别方法
实质审查的生效
摘要

本发明中提供了一种基于边界检测和提示学习的中文法律文本实体识别方法,属于数据处理技术领域,具体包括:文本编码模块输出文本向量;将文本向量输入实体边界检测模块,输出文本中实体的边界检测结果;基于构建好的法律文本语料库进行进一步的领域预训练,得到适用于法律领域的预训练模型;在实体类型预测模块中,基于提示学习思想,根据实体边界检测模块输出的结果构建适用于命名实体识别任务的模板,再利用模板和预训练模型进行提示学习,输出实体类型的预测结果;对实体边界检测模块和实体类型预测模块进行联合训练,得到适用于中文法律文本实体识别任务的模型。通过本发明的方案,提高了法律文本命名实体识别时的适应性和精准度。

基本信息
专利标题 :
基于边界检测和提示学习的中文法律文本实体识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114372470A
申请号 :
CN202210279342.6
公开(公告)日 :
2022-04-19
申请日 :
2022-03-22
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
李芳芳彭亦楠彭中礼黎娟
申请人 :
中南大学
申请人地址 :
湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
代理机构 :
长沙轩荣专利代理有限公司
代理人 :
汪金连
优先权 :
CN202210279342.6
主分类号 :
G06F40/295
IPC分类号 :
G06F40/295  G06F16/33  G06F16/35  G06F40/30  G06K9/62  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
G06F40/295
命名实体识别
法律状态
2022-05-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 40/295
申请日 : 20220322
2022-04-19 :
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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