基于BERT的智能制造装备命名实体识别方法

为了提高智能制造装备方面的命名实体识别能力,提出了一种融合语言模型的智能制造装备命名实体识别模型。首先采用BERT语言模型对智能制造装备专利进行上下文的特征提取获取字粒度的向量矩阵,然后采用BiLSTM进行上下文信息的特征提取,并通过CRF模型增添约束得到全局最优序列,最终通过序列识别出智能制造装备的命名实体。根据实验表明,提出的模型与其它模型相比各项指标均有提升,能较好地应用于智能制造装备命名实体识别的任务。