基于Albert的联合训练文书信息提取方法研究

围绕深度学习在NLP领域的应用,分析了BiLSTM、CRF、BERT、ALBERT的结构组成、运行机理及发展演进,提出使用ALBERT-BiLSTM-CRF模型提取联合训练文书信息实体的方法,并使用联合训练文书进行实验验证,最后用该模型的信息实体提取实验结果和模型训练时间与以往其他模型进行对比分析,得出该模型的综合性能情况,为下步深度学习技术在联合训练文书信息提取方面的实践应用提供参考。