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公开（公告）号CN122965492A | 申请号CN202611030764.4 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人浙江财经大学 |
分类号G06F40/295(2020.01), G06F40/284(2020.01), G06F40/30(2020.01), G06F18/2415(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06F18/214(2023.01), G06N3/0442(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/0895(2023.01), G06N3/0985(2023.01) | 申请日2026-07-12 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601338318100002 | 源数据页码53 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于结构感知网格模型的不连续命名实体识别方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：构建并增强原始网格表示；步骤2：基于变分信息瓶颈的网格特征增强；步骤3：结构感知的实体对比学习；步骤4：基于熵的自适应多分支融合；步骤5：联合损失训练与实体解码。本发明能够有效处理实体跨度不连续和边界模糊的挑战，通过过滤任务无关冗余信息并增强实体结构表征，提升不连续命名实体识别的准确性和鲁棒性。
附图 1