面向招标物料的命名实体识别研究及应用

招标领域中各单位对物料数据的书写方法各不相同,通过对物料数据的实体识别能够实现对物料数据的标准化,为后续的物料查询及分析提供基础。传统的物料命名实体识别方法存在分词不准确,无法有效地处理一词多义,没有考虑中文特有的字形特征等问题,从而影响识别效果。针对上述问题,提出了一种CB-BiLSTM-CRF模型,采用卷积神经网络对汉字的五笔编码进行提取,与BERT所获得的字符特征相结合,以增强不同语境中的语法和语义信息的表征能力,通过BiLSTM模型对组合特征进行深层次提取处理,CRF模型获得最优序列结果。实验结果表明,该模型在收集到的招标领域中物料数据的F1值达到95.82%,优于其他常用模型。同时,在此基础上搭建了“智能物料”在线识别网页平台,用户可以快速在大量数据中提取到有效信息。