一种半监督设备属性提取方法及系统

本申请公开了一种半监督设备属性提取方法及系统，涉及设备属性提取领域，该方法包括：从设备文本中识别关键实体信息；生成属性提取匹配规则；提取部分设备属性；将部分设备属性所对应的原始文本和匹配模板文本作为文本对，并形成种子标注数据集；构建BERT‑Pair‑Networks模型并确定文本对是否匹配；对BERT‑Pair‑Networks模型进行训练；并生成初步预测结果；计算初步预测结果的置信度；选取置信度大于预设阈值的初步预测结果作为伪标签样本；将伪标签样本融入种子标注数据集形成新的训练数据；重新训练，直到收敛至预设范围；基于训练好的BERT‑Pair‑Networks模型提取设备属性。本申请可在低标注成本下实现高精度、高鲁棒性的设备属性抽取。