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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
摘要：本公开涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种序列标注方法、装置、设备及可读存储介质，用于提高序列标注的准确率，该方法为：针对待识别语句中包含的每一个分词，采用预先训练的字向量生成模型和预设的词向量生成模型，分别生成一个分词对应的第一词向量和第二词向量，并采用预先训练的权重系数，结合第一词向量和第二词向量，生成一个分词对应的第三词向量，然后，采用预先训练的序列标注模型，生成序列标注结果。这样，通过采用预先训练的权重系数进行词向量的融合，并将融合生成的第三词向量，作为序列标注模型的输入，优化了序列标注的处理过程，提高了序列标注的准确率、处理效率。
主权项：1.一种序列标注方法，其特征在于，包括：获取待识别语句，并对所述待识别语句进行分词处理，以确定所述待识别语句中包含的各个分词；采用预先训练的字向量生成模型，生成所述各个分词分别对应的第一词向量；采用预设的词向量生成模型，生成所述各个分词分别对应的第二词向量；基于预先训练的权重系数，结合所述第一词向量和第二词向量，生成所述各个分词分别对应的第三词向量；基于获得的各个分词分别对应的第三词向量，采用预先训练的序列标注模型，生成序列标注结果；其中，获取待识别语句之前，进一步包括：获取若干样本数据，并对所述若干样本数据标注相应的真实标注结果；采用循环迭代的方式，针对各个样本数据，执行以下操作，直到满足预设的收敛条件为止：对一个样本数据进行预处理，生成一个样本语句；采用初始字向量生成模型、所述词向量生成模型、初始权重系数、初始序列标注模型，生成所述一个样本语句对应的预测标注结果；基于所述预测标注结果，以及所述一个样本数据对应的真实标注结果，对所述初始字向量生成模型和所述初始序列标注模型进行训练；基于所述预测标注结果，以及所述真实标注结果，对所述初始权重系数进行训练；确定满足预设的收敛条件时，输出训练后的字向量生成模型、序列标注模型、权重系数。
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百度查询： 深圳前海微众银行股份有限公司 一种序列标注方法、装置、设备及可读存储介质
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