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顾及上下文语境的交通命名实体自动识别方法
1
作者
王树杰
马照亭
+1 位作者
吴政
杨健男
《测绘工程》
2024年第2期65-70,共6页
网络文本中蕴含着大量的交通信息,对交通命名实体识别是地情变化监测、交通实体更新的重要前提。针对交通命名实体识别任务中缺少专业标注数据和有效识别方法导致识别效果无法满足需求的问题,文中提出一种融合深度学习模型的交通命名实...
网络文本中蕴含着大量的交通信息,对交通命名实体识别是地情变化监测、交通实体更新的重要前提。针对交通命名实体识别任务中缺少专业标注数据和有效识别方法导致识别效果无法满足需求的问题,文中提出一种融合深度学习模型的交通命名实体自动提取方法。该方法首先利用语言表征模型充分融合语境来提取文本特征,然后通过结合双向神经网络模型来学习上下文语境,最终由条件随机场模型对输出进行约束得到全局最优标记序列实现交通实体的识别。实验证明,该方法准确率可以达到90%以上,能够实现对交通实体的有效识别。
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关键词
交通命名实体
命名
实体
识别
双向神经网络
条件随机场
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职称材料
题名
顾及上下文语境的交通命名实体自动识别方法
1
作者
王树杰
马照亭
吴政
杨健男
机构
中国测绘科学研究院
出处
《测绘工程》
2024年第2期65-70,共6页
基金
实景三维中国建设专项基金资助项目(121136000000210004)
国家重点研发计划(2018YFB2100702)。
文摘
网络文本中蕴含着大量的交通信息,对交通命名实体识别是地情变化监测、交通实体更新的重要前提。针对交通命名实体识别任务中缺少专业标注数据和有效识别方法导致识别效果无法满足需求的问题,文中提出一种融合深度学习模型的交通命名实体自动提取方法。该方法首先利用语言表征模型充分融合语境来提取文本特征,然后通过结合双向神经网络模型来学习上下文语境,最终由条件随机场模型对输出进行约束得到全局最优标记序列实现交通实体的识别。实验证明,该方法准确率可以达到90%以上,能够实现对交通实体的有效识别。
关键词
交通命名实体
命名
实体
识别
双向神经网络
条件随机场
Keywords
traffic named entity
named entity recognition
bidirectional neural network
conditional random fields
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
顾及上下文语境的交通命名实体自动识别方法
王树杰
马照亭
吴政
杨健男
《测绘工程》
2024
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