针对油气领域知识图谱构建过程中命名实体识别使用传统方法存在实体特征信息提取不准确、识别效率低的问题,提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的命名实体识别研究方法。该方法首先利用BERT(bidirectional encoder representations from...针对油气领域知识图谱构建过程中命名实体识别使用传统方法存在实体特征信息提取不准确、识别效率低的问题,提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的命名实体识别研究方法。该方法首先利用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)预训练模型得到输入序列语义的词向量;然后将训练后的词向量输入双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)模型进一步获取上下文特征;最后根据条件随机场(conditional random fields,CRF)的标注规则和序列解码能力输出最大概率序列标注结果,构建油气领域命名实体识别模型框架。将BERT-BiLSTM-CRF模型与其他2种命名实体识别模型(BiLSTM-CRF、BiLSTM-Attention-CRF)在包括3万多条文本语料数据、4类实体的自建数据集上进行了对比实验。实验结果表明,BERT-BiLSTM-CRF模型的准确率(P)、召回率(R)和F_(1)值分别达到91.3%、94.5%和92.9%,实体识别效果优于其他2种模型。展开更多
为了提高电力集控系统安全隐患数据处理的效果,提出一种基于来自变换器的双向编码器表示-双向长短期记忆网络-条件随机场(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bidirectional Long Short Term Memory-Conditional ...为了提高电力集控系统安全隐患数据处理的效果,提出一种基于来自变换器的双向编码器表示-双向长短期记忆网络-条件随机场(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bidirectional Long Short Term Memory-Conditional Random Fields,BERT-BiLSTM-CRF)的电力集控安全隐患数据处理方法。构建电力集控隐患数据检测模型,应用改进长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)来构建电力集控安全隐患数据修复网络,实现电力集控安全隐患数据处理。实验结果表明,采用所提方法能够更好地完成电力集控安全隐患数据检测与修复,应用效果较好。展开更多
字符的位置信息和语义信息对命名方式繁杂且名称长度较长的中文农业实体的识别至关重要。为解决命名实体识别过程中由于捕获字符位置信息、上下文语义特征和长距离依赖信息不充足导致识别效果不理想的问题,该研究提出一种基于EmBERT-BiL...字符的位置信息和语义信息对命名方式繁杂且名称长度较长的中文农业实体的识别至关重要。为解决命名实体识别过程中由于捕获字符位置信息、上下文语义特征和长距离依赖信息不充足导致识别效果不理想的问题,该研究提出一种基于EmBERT-BiLSTM-CRF模型的中文农业命名实体识别方法。该方法采用基于Transformer的深度双向预训练语言模型(Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)作为嵌入层提取字向量的深度双向表示,并使用实体级遮蔽策略使模型更好地表征中文语义;然后使用双向长短时记忆网络(BidirectionalLong Short-Term Memory,BiLSTM)学习文本的长序列语义特征;最后使用条件随机场(Conditional Random Field,CRF)在训练数据中学习标注约束规则,并利用相邻标签之间的信息输出全局最优的标注序列。训练过程中使用了焦点损失函数来缓解样本分布不均衡的问题。试验在构建的语料库上对农作物品种、病害、虫害和农药4类农业实体进行识别。结果表明,该研究的EmBERT-BiLSTM-CRF模型对4类农业实体的识别性能相较于其他模型有明显提升,准确率为94.97%,F1值为95.93%。展开更多
文摘针对油气领域知识图谱构建过程中命名实体识别使用传统方法存在实体特征信息提取不准确、识别效率低的问题,提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的命名实体识别研究方法。该方法首先利用BERT(bidirectional encoder representations from transformers)预训练模型得到输入序列语义的词向量;然后将训练后的词向量输入双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)模型进一步获取上下文特征;最后根据条件随机场(conditional random fields,CRF)的标注规则和序列解码能力输出最大概率序列标注结果,构建油气领域命名实体识别模型框架。将BERT-BiLSTM-CRF模型与其他2种命名实体识别模型(BiLSTM-CRF、BiLSTM-Attention-CRF)在包括3万多条文本语料数据、4类实体的自建数据集上进行了对比实验。实验结果表明,BERT-BiLSTM-CRF模型的准确率(P)、召回率(R)和F_(1)值分别达到91.3%、94.5%和92.9%,实体识别效果优于其他2种模型。
文摘为了提高电力集控系统安全隐患数据处理的效果,提出一种基于来自变换器的双向编码器表示-双向长短期记忆网络-条件随机场(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Bidirectional Long Short Term Memory-Conditional Random Fields,BERT-BiLSTM-CRF)的电力集控安全隐患数据处理方法。构建电力集控隐患数据检测模型,应用改进长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)来构建电力集控安全隐患数据修复网络,实现电力集控安全隐患数据处理。实验结果表明,采用所提方法能够更好地完成电力集控安全隐患数据检测与修复,应用效果较好。
文摘字符的位置信息和语义信息对命名方式繁杂且名称长度较长的中文农业实体的识别至关重要。为解决命名实体识别过程中由于捕获字符位置信息、上下文语义特征和长距离依赖信息不充足导致识别效果不理想的问题,该研究提出一种基于EmBERT-BiLSTM-CRF模型的中文农业命名实体识别方法。该方法采用基于Transformer的深度双向预训练语言模型(Bidirectional Encoder Representation from Transformers,BERT)作为嵌入层提取字向量的深度双向表示,并使用实体级遮蔽策略使模型更好地表征中文语义;然后使用双向长短时记忆网络(BidirectionalLong Short-Term Memory,BiLSTM)学习文本的长序列语义特征;最后使用条件随机场(Conditional Random Field,CRF)在训练数据中学习标注约束规则,并利用相邻标签之间的信息输出全局最优的标注序列。训练过程中使用了焦点损失函数来缓解样本分布不均衡的问题。试验在构建的语料库上对农作物品种、病害、虫害和农药4类农业实体进行识别。结果表明,该研究的EmBERT-BiLSTM-CRF模型对4类农业实体的识别性能相较于其他模型有明显提升,准确率为94.97%,F1值为95.93%。
