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本发明针对网格标记算法挖掘非连续实体或概念的能力欠佳、模型泛化能力较差、概念粒度不够细化的问题,提出一种基于演示和标签增强的网格标记细粒度概念方法,统一识别输入序列中的扁平、嵌套和非连续的实体或概念,不影响统一识别能力的情况,提高模型在非连续场景的识别精度,且赋予模型一定的较少样本学习能力。特别地,本发明设计了一种演示模板、提出了两种演示搜索策略,构造演示序列并编码,通过动态加权的方式以增强输入特征;又引入多头注意力机制现捕捉不同标签对不同位置的注意力权值,获得标签感知特征;接着再引入旋转位置编
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117371452A
(43)申请公布日2024.01.09
(21)申请号202310846080.1G06F16/31(2019.01)
(22)申请日2023.07.
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