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申请/专利权人：朱利
摘要：本发明提供了一种使用重叠拆分规则的文本序列标注算法，经验上，完成一个基于深度学习的序列标注任务模型，在训练阶段，其最大序列长度固定为有限值；而在预测阶段，自然文本序列长度常常超过模型最大序列长度，此时会造成模型的F1值降低。采用重叠拆分规则方式，对于待预测文本长度超过模型最大序列长度时，将超长文本拆分为若干不大于最大序列长度的子序列，各个子序列之间设置重叠区域，即重叠拆分处理。重叠拆分方式规则能够适用于不同类型的特征抽取器模型，可以在一定程度上提升模型预测效果，同时对于RNN特征抽取器，可以大幅度提升处理效率，在我们已完成的序列标注任务工程上有广泛的、非常好的应用。
主权项：1.一种使用重叠拆分规则的文本序列标注算法，其特征在于：采用拆分方法具体为：（1）训练完成一个基于深度学习的序列标注任务模型后，在预测阶段，对于待预测文本长度超过模型最大序列长度时，将超长文本拆分为若干不大于最大序列长度的子序列，各个子序列之间设置重叠区域；（2）获得的若干子序列可以通过并行的方式使用模型做预测，将得到的序列结果按照一套通用的经验规则做拼接合并，即得到最终的超长文本的序列标注结果；所述算法适用于针对分词、词性标注、命名实体识别三种任务；步骤（1）的重叠区域中，存在当一个实体或词汇包含另一个实体或词汇的关系，且都有实体或词汇取到截断边界时，则直接合并，取较长的实体或词汇；步骤（1）的重叠区域预测结果中，仅有一个句子的重叠部分有实体或词汇取到截断边界时，则去掉该实体或词汇，然后进行合并；步骤（1）的重叠区域预测结果中，当针对命名实体识别任务时，若一边有实体标签、而另一边为空标签时，以有实体的一侧为准进行合并；步骤（1）的重叠区域预测结果中，当实体或词汇结构没有包含关系，只有部分重叠时，取并集。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 朱利 一种使用重叠拆分规则的文本序列标注算法
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