一種提升金融風(fēng)險(xiǎn)防控領(lǐng)域輿情實(shí)體識(shí)別率的方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010550784.0 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN111695346A | 公開(kāi)（公告）日 | 2020-09-22 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN111695346A | 申請(qǐng)公布日 | 2020-09-22 |
| 分類號(hào) | G06F40/279(2020.01)I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 鄭杰文 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 廣州金融科技股份有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 新余市渝星知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） | 代理人 | 張瑜生 |
| 地址 | 511455廣東省廣州市南沙區(qū)海濱路171號(hào)南沙金融大廈11樓1101之一J41 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種提升金融風(fēng)險(xiǎn)防控領(lǐng)域輿情實(shí)體識(shí)別率的方法，包括以下步驟：S1.收集通用領(lǐng)域語(yǔ)料，諸如百度百科，維基百科，人民日?qǐng)?bào)等，對(duì)語(yǔ)料中的通用實(shí)體進(jìn)行BIO標(biāo)簽標(biāo)注；S2.收集金融領(lǐng)域語(yǔ)料，只對(duì)語(yǔ)料中的金融簡(jiǎn)稱、金融新實(shí)體等專用實(shí)體進(jìn)行BIO標(biāo)簽標(biāo)注，不對(duì)通用實(shí)體進(jìn)行BIO標(biāo)注；S3.選取深度學(xué)習(xí)NLP預(yù)訓(xùn)練模型，諸如bert預(yù)訓(xùn)練模型等；S4.挑選適合NER任務(wù)的下游模型，諸如bilstm_crf模型等。本發(fā)明的有益效果為利用基于深度學(xué)習(xí)的方法，通過(guò)分別訓(xùn)練基于NLP預(yù)訓(xùn)練模型的通用領(lǐng)域NER模型和基于NLP預(yù)訓(xùn)練模型的專用領(lǐng)域NER模型，再將二者抽取結(jié)果進(jìn)行融合，從而提高金融領(lǐng)域輿情實(shí)體識(shí)別的抽取率。?? |
