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基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究 总被引:2,自引:0,他引:2
专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用。为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌BERT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型。以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96%,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升。本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南。 相似文献
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以安徽省高校公共体育课程为研究对象,采用文献资料法、调查法和数据统计法对安徽省普通高校公共体育课程的现状进行研究;探索当前安徽省普通高校公共体育课程出现的问题,并在此基础上进一步提出相关对策,建立高校公共课程内容体系以及课程设置中的评价标准。 相似文献
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中国神话与希腊神话都产生于人类的初始阶段,反映了早期人类生活和认识的过程,所以具有相同点:但又因两国的地理环境和历史演进不同,中国神话与希腊神话又有许多不同之处. 相似文献
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中国神话与希腊神话都产生于人类的初始阶段,反映了早期人类生活和认识的过程,所以具有相同点:但又因两国的地理环境和历史演进不同,中国神话与希腊神话又有许多不同之处。 相似文献
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