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基于BERT-BLSTM-CRF的政务领域命名实体识别方法
被引量：
6
1
作者
杨春明
魏成志
+2 位作者
张晖
赵旭剑
李波
《西南科技大学学报》
CAS
2020年第3期86-91,共6页
政务领域的命名实体通常是一些政务事项名,这类实体与开放域实体比较,具有长度较长、实体并列、别称等特点,目前还未见公开可用的训练数据集。构建了具有25176个句子的政务领域命名实体识别数据集,并提出一种基于BERT-BLSTM-CRF的神经...
政务领域的命名实体通常是一些政务事项名,这类实体与开放域实体比较,具有长度较长、实体并列、别称等特点,目前还未见公开可用的训练数据集。构建了具有25176个句子的政务领域命名实体识别数据集,并提出一种基于BERT-BLSTM-CRF的神经网络识别模型,该模型在不依赖人工特征选择的情况下,使用BERT中文预训练模型,然后采用BLSTM-CRF识别实体。实验结果表明,该模型识别效果优于CRF,BLSTM-CRF,CNN-BLSTM-CRF,F1值达到92.23%。
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关键词
政务事务
命名实体识别
blsmt
CRF
BERT
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职称材料
题名
基于BERT-BLSTM-CRF的政务领域命名实体识别方法
被引量：
6
1
作者
杨春明
魏成志
张晖
赵旭剑
李波
机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
西南科技大学理学院
四川省大数据与智能系统工程技术研究中心
出处
《西南科技大学学报》
CAS
2020年第3期86-91,共6页
基金
教育部人文社科基金(17YJCZH260)
赛尔网络下一代创新项目(NGII20170901,NGII20180403)。
文摘
政务领域的命名实体通常是一些政务事项名,这类实体与开放域实体比较,具有长度较长、实体并列、别称等特点,目前还未见公开可用的训练数据集。构建了具有25176个句子的政务领域命名实体识别数据集,并提出一种基于BERT-BLSTM-CRF的神经网络识别模型,该模型在不依赖人工特征选择的情况下,使用BERT中文预训练模型,然后采用BLSTM-CRF识别实体。实验结果表明,该模型识别效果优于CRF,BLSTM-CRF,CNN-BLSTM-CRF,F1值达到92.23%。
关键词
政务事务
命名实体识别
blsmt
CRF
BERT
Keywords
Government affairs
Named entity recognition
BLSTM
CRF
BERT
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT-BLSTM-CRF的政务领域命名实体识别方法
杨春明
魏成志
张晖
赵旭剑
李波
《西南科技大学学报》
CAS
2020
6
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