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基于BERT-Tiny Transformer-CRF的自动化装配命名实体识别方法
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作者 钱冠翔 于丽娅 +2 位作者 李传江 李少波 徐兆 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第10期3594-3606,共13页
随着工业5.0对知识驱动的智能制造提出新要求,机械装配领域面临多模态数据稀疏、实体语义边界模糊、数据分布呈现长尾效应的挑战。为此,提出一种融合多项式损失函数的BERT-Tiny Transformer-CRF模型,旨在提升低资源场景下的领域知识抽... 随着工业5.0对知识驱动的智能制造提出新要求,机械装配领域面临多模态数据稀疏、实体语义边界模糊、数据分布呈现长尾效应的挑战。为此,提出一种融合多项式损失函数的BERT-Tiny Transformer-CRF模型,旨在提升低资源场景下的领域知识抽取效率。首先,通过知识蒸馏与语义增强技术注入领域先验知识,其次设计维度自适应特征压缩模块实现跨模态特征融合,最后构建动态边缘感知解码机制实现实体边界的精准定位。利用自主构建的自动化装配数据集,将所提方法与不同实体识别模型进行对比,实验结果表明,所提模型具有良好的泛化识别能力,以86.62%的准确率、85.27%的精确率、85.67%的召回率和85.46%的F1值优于其他模型,为工业5.0下机械自动化装配领域知识图谱的构建提供了一种有效的技术方法。 展开更多
关键词 bert-tiny Transformer-CRF模型 数据增强 PolyLoss 自动化装配
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