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基于笔画ELMo嵌入IDCNN-CRF模型的企业风险领域实体抽取研究
被引量:
1
1
作者
杨美芳
杨波
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第9期86-99,共14页
【目的】有效学习风险领域文本特征和上下文语义关联性,提升企业风险领域实体抽取的性能。【方法】提出基于笔画ELMo嵌入IDCNN-CRF的企业风险领域实体抽取模型。使用双向语言模型预训练大规模非结构化的企业风险领域数据得到的笔画ELMo...
【目的】有效学习风险领域文本特征和上下文语义关联性,提升企业风险领域实体抽取的性能。【方法】提出基于笔画ELMo嵌入IDCNN-CRF的企业风险领域实体抽取模型。使用双向语言模型预训练大规模非结构化的企业风险领域数据得到的笔画ELMo向量作为输入特征;将其送入IDCNN网络进行训练,运用CRF对IDCNN的输出层进行处理,获得全局最优的企业风险领域实体序列标注。【结果】模型对企业风险领域实体抽取的F值为91.9%,相对于BiLSTM-CRF模型的抽取性能提升了2.0%,且测试速度快2.36倍。【局限】未考虑本模型扩展于更多领域实体抽取任务的普适性。【结论】本文模型能够为企业风险领域实体语料库构建提供参考借鉴。
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关键词
笔画ELMo
迭代膨胀卷积神经网络
条件随机场
实体
抽取
风险领域实体
原文传递
题名
基于笔画ELMo嵌入IDCNN-CRF模型的企业风险领域实体抽取研究
被引量:
1
1
作者
杨美芳
杨波
机构
江西财经大学信息管理学院
江西财经大学信息资源管理研究所
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第9期86-99,共14页
基金
国家自然科学基金项目(项目编号:72064015)
江西省社会科学“十三五”规划项目(项目编号:19TQ01)的研究成果之一。
文摘
【目的】有效学习风险领域文本特征和上下文语义关联性,提升企业风险领域实体抽取的性能。【方法】提出基于笔画ELMo嵌入IDCNN-CRF的企业风险领域实体抽取模型。使用双向语言模型预训练大规模非结构化的企业风险领域数据得到的笔画ELMo向量作为输入特征;将其送入IDCNN网络进行训练,运用CRF对IDCNN的输出层进行处理,获得全局最优的企业风险领域实体序列标注。【结果】模型对企业风险领域实体抽取的F值为91.9%,相对于BiLSTM-CRF模型的抽取性能提升了2.0%,且测试速度快2.36倍。【局限】未考虑本模型扩展于更多领域实体抽取任务的普适性。【结论】本文模型能够为企业风险领域实体语料库构建提供参考借鉴。
关键词
笔画ELMo
迭代膨胀卷积神经网络
条件随机场
实体
抽取
风险领域实体
Keywords
Stroke ELMo
Iterative Expanded Convolutional Neural Network
Conditional Random Field
Entity Extraction
Risk Domain Entity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于笔画ELMo嵌入IDCNN-CRF模型的企业风险领域实体抽取研究
杨美芳
杨波
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
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