基于集成学习的中文命名实体识别方法

针对中文命名实体识别经典的BiLSTM-CRF(bi-directional long short-term memory-conditional random field)模型存在的嵌入向量无法表征多义词、编码层建模时注意力分散以及缺少对局部空间特征捕获的问题,本文提出一种融合BERT-BiGRU-MHA-CRF和BERT-IDCNN-CRF模型优势的集成模型完成命名实体识别.该方法利用裁剪的BERT模型得到包含上下文信息的语义向量;再将语义向量输入BiGRU-MHA(bi-directional gated recurrent unit-multi head attention)及IDCNN(Iterated Dilated Convolutional Neural Network)网络.前者捕获输入序列的时序特征并能够根据字符重要性分配权值,后者主要捕获输入的空间特征,利用平均集成方式将捕获到的特征融合;最后通过CRF层获得全局最优的标注序列.集成模型在人民日报和微软亚洲研究院(Microsoft research asia, MSRA)数据集上的F1值分别达到了96.09%和95.01%.相较于单个模型分别提高了0.74%和0.55%以上,验证了本文方法的有效性.

用事故树探析顺风车风险防控策略

近几年,随着互联网信息技术的发展,顺风车业务在各大出行平台的推动下得到了迅速发展,但一系列恶性犯罪事件的发生,暴露了顺风车发展的致命软肋一用户安全。据报道,仅占日订单总量8%的滴滴顺风车业务,2017年实现净利润9亿元,已达到滴滴总利润的90%,2018年计划盈利翻一番。