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一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备 

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申请/专利权人:上海海事大学

摘要:本发明涉及一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备,该方法包括:获取船舶VHF语音数据;对船舶VHF语音数据进行处理,并对其中提取的关键信息进行标注,生成训练模型数据集;对提取的关键信息,采用预训练模型Chinese‑roberta‑wwm‑ext和BAB模块进行语义建模;将建模后的语义信息输入训练好的级联二进制解码器,抽取出主体、客体和关系,形成船舶VHF语音数据的三元组和实体之间关系信息。与现有技术相比,本发明具有船舶意图的实体关系抽取更加准确和高效等优点。

主权项:1.一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法,其特征在于,该方法包括:步骤S1,获取船舶VHF语音数据;步骤S2,对船舶VHF语音数据进行处理,并对其中提取的关键信息进行标注,生成训练模型数据集;步骤S3,对步骤S2的关键信息,采用预训练模型Chinese-roberta-wwm-ext和BAB模块进行语义建模;步骤S4,将步骤S3建模后的语义信息输入训练好的级联二进制解码器,抽取出主体、客体和关系,形成船舶VHF语音数据的三元组和实体之间关系信息。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 上海海事大学 一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备

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