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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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