文本識別模型訓練方法、文本識別方法、裝置以及介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110785051.X 申請日 -
公開（公告）號 CN113486178A 公開（公告）日 2021-10-08
申請公布號 CN113486178A 申請公布日 2021-10-08
分類號 G06F16/35（2019.01）I;G06F40/289（2020.01）I;G06F40/295（2020.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 鄧喬波;周小明;潘申齡;李林翰;黃之;吳金鑫;侯立冬;孟寶權(quán);王杰;楊滿智;蔡琳;梁彧;田野;傅強;金紅;陳曉光 申請（專利權(quán)）人 恒安嘉新（北京）科技股份公司
代理機構(gòu) 北京品源專利代理有限公司 代理人 李禮
地址 100098北京市海淀區(qū)北三環(huán)西路25號27號樓五層5002室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明實施例公開了一種文本識別模型訓練方法、文本識別方法、裝置以及介質(zhì)。所述文本識別模型訓練方法，包括：獲取待處理短文本訓練數(shù)據(jù)；根據(jù)待處理短文本訓練數(shù)據(jù)生成文本向量序列；對文本向量序列進行序列特征提取處理，得到序列特征提取結(jié)果，并將序列特征提取結(jié)果確定為短文本分類結(jié)果；短文本分類結(jié)果包括第一短文本分類標簽和第一標簽概率；對序列特征提取結(jié)果進行實體特征提取處理，得到實體特征提取結(jié)果；根據(jù)序列特征提取結(jié)果和實體特征提取結(jié)果對文本識別模型進行訓練。本發(fā)明實施例的技術(shù)方案能夠利用對短文本提取的多維特征完成短文本分類以及實體識別，從而提高文本識別模型的精準度。