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申请/专利权人:安徽大学
摘要:本申请涉及一种基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法,其中,该基于MA‑RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法包括:获取待识别数据;通过训练后的MA‑RBC模型对所述待识别数据中的水稻病虫害命名实体进行识别,得到目标水稻病虫害命名实体;其中,所述MA‑RBC模型包括依次连接的预训练语言层、循环神经网络层、多头自注意力层和统计层。解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题,实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。所述鲁棒优化的波特预训练层采用动态掩码进行预训练,且所述鲁棒优化的波特预训练层的最大输入序列长度为512,从多个数据源中获取样本数据。通过本申请,解决了MA‑RBC模型模型识别的准确率问题,实现了提高水稻病虫害实体识别的准确率。
主权项:1.一种基于MA-RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法,其特征在于,所述方法包括:获取待识别数据;通过训练后的MA-RBC模型对所述待识别数据中的水稻病虫害命名实体进行识别,得到目标水稻病虫害命名实体;其中,所述MA-RBC模型包括依次连接的预训练语言层、循环神经网络层、多头自注意力层和统计层。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 安徽大学 基于MA-RBC模型的水稻病虫害命名实体识别方法
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