命名实体的识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质技术

本申请提供一种命名实体的识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质，其中，该识别方法包括：获取目标识别文本；将所述目标识别文本输入至实体识别框架，其中，所述实体识别框架被配置为提供多种实体识别模型；利用所述实体识别框架从多种实体识别模型中确定与所述目标识别文本对应的目标实体识别模型；利用所述目标实体识别模型对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实体。由此可以实现不同命名实体需求的命名实体识别，进而减少重复开发工作。进而减少重复开发工作。进而减少重复开发工作。

【技术实现步骤摘要】
命名实体的识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及自然语言处理
，尤其涉及一种答命名实体的识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]自然语言处理是为了让计算机理解人类的语言，从而更好地实现人与计算之间的交互(如语音助手、消息自动回复、翻译软件等应用与人的交互)。自然语言处理通常包括分词、词性标注、命名实体识别和语法分析。其中，命名实体识别是自然语言处理的典型应用，在信息提取、意图识别、句法分析等任务中都是必不可少的基础流程。
[0003]常见的命名实体识别的方法按照命名实体需求的不同可分为两种类型：一种是基于规则匹配对命名实体进行识别，另一种是利用深度学习模型对命名实体进行识别。在实际的项目开发中，算法人员通常根据当前的命名实体需求和自己对该需求的理解从头开发一套识别服务，但无法针对其他命名实体需求项目共用该套识别服务。因此，有必要提供一种命名实体的识别方法，能够通过统一的实体识别框架，从而实现不同命名实体需求的命名实体识别，进而减少重复开发工作。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种命名实体的识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质，可以实现不同命名实体需求的命名实体识别，进而减少重复开发工作。
[0005]第一方面，本申请提供了一种命名实体的识别方法，所述方法包括：
[0006]获取目标识别文本；
[0007]将所述目标识别文本输入至实体识别框架，其中，所述实体识别框架被配置为提供多种实体识别模型；
>[0008]利用所述目标实体识别模型对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实体；
[0009]利用所述目标实体识别模型对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实体。
[0010]第二方面，本申请还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
[0011]存储器和处理器；
[0012]其中，所述存储器与所述处理器连接，用于存储程序；
[0013]所述处理器用于通过运行所述存储器中存储的程序，实现如上述所述的命名实体的识别方法的步骤。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如上述所述的命名实体的识别方法的步骤。
[0015]本申请公开的命名实体的识别方法、计算机设备及计算机可读存储介质，通过统
一的实体识别框架实现了不同命名实体需求的命名实体识别，进而减少重复开发工作，缩短了开发时间。
[0016]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本申请实施例提供的一种命名实体的识别的场景示意图；
[0019]图2是本申请的实施例提供的一种命名实体的识别方法的步骤示意图；
[0020]图3是本申请的实施例提供的一种计算机设备的示意框图；
[0021]图4是本申请提供的存储介质的结构示意图。
[0022]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。
具体实施方式
[0023]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0024]附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0025]应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0026]应当理解，为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，在本申请的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一识别模型和第二识别模型仅仅是为了区分不同的回调函数，并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。
[0027]还应当进理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0028]下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0029]请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种命名实体的识别的场景示意图。如图1所示，本申请实施例提供的命名实体的识别方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。该应用环境中包含有终端设备110和服务器120，其中，终端设备110可以通过网络与服务器
120进行通信。具体地，服务器120获取目标识别文本，并将所述目标识别文本输入至实体识别框架，其中，所述实体识别框架被配置为提供多种实体识别模型，接着利用所述实体识别框架从多种实体识别模型中确定与所述目标识别文本对应的目标实体识别模型；最后利用所述目标实体识别模型对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实并发送至终端设备110。其中，服务器120可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端设备110可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。
[0030]进一步的，请参阅图2，图2是本申请的实施例提供的一种命名实体的识别方法的步骤示意图。该命名实体的识别方法包括步骤S11至步骤S14，可以应用于计算机设备，用于命名实体的识别。
[0031]S11:获取目标识别文本。
[0032]计算机设备可获取目标识别文本，以用于后续命名实体的识别。可以理解的，该目识别文本包括命名实体。
[0033]需要说明的是，本申请实施例可以基于人工智本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种命名实体的识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标识别文本；将所述目标识别文本输入至实体识别框架，其中，所述实体识别框架被配置为提供多种实体识别模型；利用所述实体识别框架从多种实体识别模型中确定与所述目标识别文本对应的目标实体识别模型；利用所述目标实体识别模型对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实体。2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述将所述目标识别文本输入至所述实体识别框架之前，包括：确定所述目标识别文本对应的目标实体类型；所述将所述目标识别文本输入至所述实体识别框架，包括：将所述目标识别文本和所述目标实体类型输入至所述实体识别框架。3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于，所述利用所述实体识别框架从多种实体识别模型中确定与所述目标识别文本对应的目标实体识别模型，包括：利用所述实体识别框架从多种实体识别模型中确定与所述目标实体类型对应的目标实体识别模型；其中，所述多种实体识别模型至少包括规则匹配模型、深度学习模型以及自定义模型。4.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述目标实体模型为规则匹配模型，所述利用所述目标实体识别模型对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实体，包括：利用所述规则匹配模型中的预设命名实体字典和/或正则表达式对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实体。5.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述目标实体模型为深度学习模型，所述利用所述目标实体识别模型对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实体，包括：利用已训练的所述深度学习模型对所述目标识别文本进行命名实体识别，得到所述目标识别文本中的命名实体。6.根据权利要求3所述的识别方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志固，
申请(专利权)人：中国平安财产保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：