公开(公告)号：CN116049347A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202210726962.X

申请日：2022-06-24

Applicant: 荣耀终端有限公司 ,  复旦大学

Inventor： 桂韬 ,  王宇然 ,  张奇 ,  周鑫 ,  丁勇 ,  许雪莹

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供了一种基于词融合的序列标注方法及相关设备。根据该基于词融合的序列标注方法，对于简单词，端侧设备可以通过分类器模块以及词融合模块在表示模型部分逐层合并，从而改变上传至云侧的表示向量的数量。在一些可能的实现方式中，云侧设备也可以在表示模型部分进行合并。上述方式可以避免第三方拦截或云侧获取表示向量后，使用还原模型映射为用户隐私信息，从而规避隐私攻击。同时，因为随着层数增加，表示向量的数量缩减，因此可以减少上层网络的计算量，加速序列标注进程，实现更快的命名实体识别和信息抽取。

公开(公告)号：CN113947083A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202110155109.2

申请日：2021-02-04

Applicant: 复旦大学

Inventor： 桂韬 ,  叶佳成 ,  张奇 ,  李争彦 ,  费子楚 ,  宫叶云 ,  黄萱菁

IPC: G06F40/295 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种文档级别命名实体识别方法，通过分别将引入了一种新颖的两阶段标签修正方法来处理文档级标签的一致性依赖关系，首先使用键值记忆网络来记录第一阶段模型预测的草稿标签，然后基于键值记忆网络存储的相同词的上下文和草稿标签信息，使用双通道Transformer对草稿标签进行修正。因此，通过本发明提出的方法可以在通过所使用的贝叶斯神经网络来指示所有草稿标签的不确定性，从而减轻不正确的草稿标签的副作用，避免了不确定性很高的草稿标签对最终标签产生的干扰。