嵌套命名实体识别模型的训练方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN113656544B

    公开(公告)日:2024-03-15

    申请号:CN202110921590.1

    申请日:2021-08-11

    Abstract: 本发明涉及嵌套命名实体识别模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质,该方法包括:获取标注好的数据集,根据数据集确定第一数据集,根据第一数据集确定实体词边界预测结果;根据实体词边界预测结果确定实体类型预测结果;根据第一数据集、实体词边界预测结果和实体类型预测结果计算实体词边界预测损失和实体类型预测损失;根据实体词边界预测损失和实体类型预测损失调整模型参数得到嵌套命名实体识别模型。本申请实施例没有使用堆叠式的模型,避免了堆叠式LSTM+CRF错误传递的问题,并将实体词边界预测损失与实体类型预测损失结合起来调整模型参数得到嵌套命名实体识别模型,因为模型联合了实体词边界与实体类型的信息,提高了嵌套命名实体识别能力。

    嵌套命名实体识别模型的训练方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN113656555B

    公开(公告)日:2024-03-12

    申请号:CN202110957232.6

    申请日:2021-08-19

    Abstract: 本发明涉及嵌套命名实体识别模型的训练方法、装置、设备和介质,该方法包括:获取标注好的数据集,根据数据集确定第一数据集,根据第一数据集确定实体词边界开始向量和实体词边界结束向量;根据实体词边界开始向量和实体词边界结束向量确定命名实体识别预测得分矩阵;根据命名实体识别预测得分矩阵确定文字样本对应的实体类型的预测结果;根据第一数据集和实体类型的预测结果计算得到实体类型预测损失;根据实体类型预测损失调整模型参数得到嵌套命名实体识别模型。本申请没有使用堆叠式的模型,避免了错误传递的问题,并根据实体词边界词确定实体类型预测损失,通过预测损失调整模型参数得到嵌套命名实体识别模型,提高了嵌套命名实体识别能力。

    一种基于DTW算法的短期电力负荷预测系统

    公开(公告)号:CN112862163A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110081082.7

    申请日:2021-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于DTW算法的短期电力负荷预测系统,包括用户进线口处统一安装的家用电能表和非侵入式负荷检测模块,所述电能表的输出端连接于非侵入式负荷检测模块的输入端,所述非侵入式负荷检测模块的输出端连接有家用配电箱,所述家用配电箱电性连接有家用电器。本发明的有益效果是:将家用负荷开、关时的暂态波形和功率变化值作为特征量,运用DTW算法计算测试模板与参考模板之间的相似度,有效的识别出家庭用电的各项负荷数据。了解不同类型电器在一段时间内的功率消耗情况,有利于用户更加合理安排电器使用,做好电器负荷管理,制定节能计划节省开支,从而合理用电,节约能源。

    一种便于调节电力物资放线滑车
    17.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119093215A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411191788.9

    申请日:2024-08-28

    Abstract: 本发明涉及放线滑车领域,且公开了一种便于调节电力物资放线滑车,包括U形架,所述U形架的数量为两个,且两个所述U形架的内部均通过转轴转动连接有放线滚轮,U形架的右侧固定连接有气压盒一,所述气压盒一的顶部固定连通有换气管一,所述气压盒一的内部滑动连接有活塞板一,所述活塞板一的下表面固定连接有L形勾杆,所述放线滚轮的中心轴右端位于所述气压盒一的内部固定连接有凸轮,所述凸轮的右侧开设有连接环槽;装置通过设置两组U形架,可以通过两个放线滚轮一同工作,工作效率更快,装置可以带动压线辊调节位置,使得可以压紧线缆,停止放线,或者松开线缆,便于放线滚轮放线。

    命名实体识别数据增强的方法、装置、电子设备和介质

    公开(公告)号:CN113516196B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202110820558.4

    申请日:2021-07-20

    Abstract: 本发明涉及命名实体识别数据增强的方法、装置、电子设备和介质,该方法包括:获取第一数据集,将第一数据集进行扩充得到扩充数据集,将扩充数据集分为第一份扩充数据集和第二份扩充数据集;将第一份扩充数据集输入到BERT模型中得到句向量数据集;对句向量数据集聚类得到聚类结果;对聚类结果对抗训练确定簇数据集;使用GPT模型微调簇数据集得到第二数据集;使用第二数据集训练GPT模型得到预测模型;将第二份扩充数据集输入到预测模型中得到预测结果数据集;将预测结果数据集中的命名实体标签通配符替换为实体词典中的文字,确定第三数据集;将第三数据集与第一数据集合并得到最终的数据集。本申请实施例采用数据增强的方式可以减小所需要的数据量。

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