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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京信息科技大學(xué);復(fù)雜系統(tǒng)仿真總體重點實驗室申請的專利一種稀疏樣本下武器裝備領(lǐng)域長術(shù)語的抽取方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117034915B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310053706.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/279；該發(fā)明授權(quán)一種稀疏樣本下武器裝備領(lǐng)域長術(shù)語的抽取方法是由呂學(xué)強;肖剛;游新冬;韓君妹設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-02-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種稀疏樣本下武器裝備領(lǐng)域長術(shù)語的抽取方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及自然語言處理領(lǐng)域的文本處理方法，針對術(shù)語自動抽取任務(wù)，為了解決武器裝備領(lǐng)域樣本稀疏和長術(shù)語難以識別的問題，本文提出頭尾指針和主動學(xué)習(xí)相結(jié)合的方法。在術(shù)語抽取模型方面，提出了融合五筆特征的頭尾指針網(wǎng)絡(luò)的術(shù)語抽取模型，使用BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型得到詞向量表示，利用頭尾指針網(wǎng)絡(luò)對長術(shù)語進行抽?。蝗缓筇岢鲂碌闹鲃訉W(xué)習(xí)采樣策略，在未標注樣本上篩選高質(zhì)量樣本不斷迭代訓(xùn)練模型，降低模型對數(shù)據(jù)規(guī)模的依賴。

本發(fā)明授權(quán)一種稀疏樣本下武器裝備領(lǐng)域長術(shù)語的抽取方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種稀疏樣本下武器裝備領(lǐng)域長術(shù)語的抽取方法，其特征在于，包括以下步驟：在嵌入層模塊，將包含武器裝備領(lǐng)域術(shù)語的非結(jié)構(gòu)化文本進行數(shù)據(jù)預(yù)處理，得到輸入序列；所述輸入序列通過BERT編碼得到字向量，將BERT輸出的字向量通過第一個線性層分類器得到術(shù)語開頭的標注序列，具體是對每一個字符進行一個二分類，分類器預(yù)測的分值代表了該字符是術(shù)語開頭的概率大小；在得到術(shù)語開頭的標注序列結(jié)果之后，將術(shù)語開頭的標注序列結(jié)果拼接到BERT字向量上送入線性層分類器得到術(shù)語結(jié)尾的標注序列；進行主動學(xué)習(xí)采樣，對未標注的樣本進行挑選，具體包括：使用基于字符粒度的Margin采樣策略，分別計算預(yù)測出的序列中每個位置二分類的概率大小的差值，每個位置的概率差值累加作為整個序列的置信度，基于置信度進行序列采樣；使用基于術(shù)語頭尾數(shù)量差值的采樣策略，將預(yù)測出的序列中的術(shù)語頭尾數(shù)量差值作為置信度，基于術(shù)語頭尾數(shù)量差值進行序列采樣；在使用基于術(shù)語頭尾數(shù)量差值的采樣策略進行采樣時，先判斷待采樣序列是否已通過基于字符粒度的Margin采樣策略被采樣，如果已經(jīng)被采樣則不再進行采樣，如果沒有被采樣過則正常進行采樣；更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在循環(huán)訓(xùn)練模型F1值達到使用全量數(shù)據(jù)訓(xùn)練情況下的F1值或采樣輪數(shù)大于12時終止循環(huán)。

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