一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备

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一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备
申请号:CN202410783266
申请日期:2024-06-18
公开号:CN118821775A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的船舶意图实体关系抽取方法和设备,该方法包括:获取船舶VHF语音数据;对船舶VHF语音数据进行处理,并对其中提取的关键信息进行标注,生成训练模型数据集;对提取的关键信息,采用预训练模型Chinese‑roberta‑wwm‑ext和BAB模块进行语义建模;将建模后的语义信息输入训练好的级联二进制解码器,抽取出主体、客体和关系,形成船舶VHF语音数据的三元组和实体之间关系信息。与现有技术相比,本发明具有船舶意图的实体关系抽取更加准确和高效等优点。
技术关键词
实体关系抽取方法 船舶 意图 预训练模型 解码器 数据 多头注意力机制 语音识别技术 样本 标记 级联 语义 三元组 索引 对象 实时语音