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摘要
联合字符感知和句子感知的小样本实体识别方法与模型,涉及自然语言处理技术领域,该方法包括：通过一个具有学习参数的嵌入函数,将支持集和查询集中的每一个字符编码成一个连续的维嵌入向量；原型网络根据支持集中的样例以及支持集与查询集句子间的相关性得到对应的所有实体类别的原型,且原型网络还根据支持集中的样例以及支持集与查询集字符间的相关性得到另外对应的所有实体类别的原型；分别计算查询实体与所有类别原型之间的距离,得到查询实体的两种类别分布；结合该两种类别分布得到小样本查询实体最终的类别分布,本发明利用句子之间的相关性和字符之间的相关性来改善模型在小样本实体识别任务上的性能,可有效提高模型的鲁棒性和精度。
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