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一种基于SegaBert预训练模型的文本、简历和理财公告抽取方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-616-3393-9656
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第G06F16/31;G06F16/33;G06F16/35;G06F40/253;G06F40/289;G06N3/04;G06N3/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明公开了一种基于SegaBert预训练模型的文本、简历和理财公告抽取方法在预训练阶段,能利用更丰富的位置表征,对段落、句子、词语三者间的位置关系联合建模,对输入的文本能做到片段感知,提升了预训练语言模型的文本编码能力,使其在微调阶段得到更完善的句子和篇章表示,进而提升下游任务的预测效果。增加对标注和训练样本预处理,能够筛选出更合理的数据;提取简历文本信息,对各个简历文本信息进行中文分词,实现所需简历信息的准确提取,可以提高简历信息的抽取效率;通过对理财公告的文本进行标注,通过对预训练模型进行预训练,从而通过训练后的预训练模型实现理财公告信息的获取。
附件下载:  (原始资料备查)

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