【技术实现步骤摘要】
本申请涉及知识图谱实体识别，特别是涉及一种市场失信信息知识图谱实体识别方法。
技术介绍
1、知识图谱作为一种重要的信息组织和处理工具，已被广泛应用于多种场景，包括搜索引擎优化、智能问答系统、推荐系统等，它能够帮助机器更好地理解信息，提供更加精准的信息服务。
2、实体识别任务作为构建知识图谱的基础任务仍面临诸多挑战：1）传统的实体识别方法常常面临词汇损失的问题，尤其是在处理复杂文本或多粒度数据时，难以有效捕捉所有关键信息；2）缺乏有效的数据增强手段，其模型在新颖或变化的数据集上表现不佳，易受过拟合影响；3）许多现有算法依赖于梯度下降等传统优化技术，这些方法在非凸优化问题上容易陷入局部最优，且优化速度慢。
技术实现思路
1、基于此，有必要基于多粒度特征提供一种市场失信信息知识图谱实体识别方法，该方法包括：
2、s1：获取待识别的市场失信信息的文本数据；
3、s2：将所述文本数据输入序列拼接层进行多粒度处理，得到不同结构的词汇向量，将不同结构的词汇向量拼接得到
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1.一种市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述将所述文本数据输入序列拼接层进行多粒度处理，得到不同结构的词汇向量包括：
3.根据权利要求2所述的市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述将不同结构的词汇向量拼接得到文本向量包括：
4.根据权利要求3所述的市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，还包括训练所述特征提取模型，训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述预处理包括
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【技术特征摘要】
1.一种市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述将所述文本数据输入序列拼接层进行多粒度处理，得到不同结构的词汇向量包括：
3.根据权利要求2所述的市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述将不同结构的词汇向量拼接得到文本向量包括：
4.根据权利要求3所述的市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，还包括训练所述特征提取模型，训练过程包括：
5.根据权利要求4所述的市场失信信息知识图谱实体识别方法，其特征在于，所述预处理包括：
6.根据权利要求5所述的市场失信信息知识图谱实体识别...
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