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基于深度学习的Web信息抽取模型研究与应用 被引量:2

Research and application of deep learning based Web information extraction model
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摘要 Web网页中包含了大量异构的半结构化或非结构化数据,如何准确地从这些网页中提取有价值的信息显得极其重要。文章基于深度学习,结合BERT构建了一种新型的BERT+BiLSTM+CRF信息抽取模型,实验结果表明了该方法的有效性。 Web pages contain large amount of heterogeneous semi-structured or unstructured data, and how to accurately extract valuable information from web pages is extremely important. With the help of deep learning, this paper proposes a new BERT +BiLSTM+CRF information extraction model. The experimental results show the effectiveness of the proposed method.
作者 俞鑫 吴明晖 Yu Xin;Wu Minghui(Computer and Computing Science School, Zhejiang University City College, Hangzhou 310015, China)
出处 《计算机时代》 2019年第9期30-32,共3页 Computer Era
关键词 深度学习 信息抽取模型 WEB BERT+BiLSTM+CRF deep learning information extraction model Web BERT+BiLSTM+CRF
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