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命名实体识别是自然语言处理领域中信息抽取、信息检索、知识图谱等任务的基础。在命名实体识别任务中,Transformer编码器更加关注全局语义,对位置和方向信息不敏感,而双向长短期记忆(BiLSTM)网络可以提取文本中的方向信息,但缺少全局语义信息。为同时获得全局语义信息和方向信息,提出使用注意力机制动态融合Transformer编码器和BiLSTM的模型。使用相对位置编码和修改注意力计算公式对Transformer编码器进行改进,利用改进的Transformer编码器提取全局语义信息,并采用BiLSTM捕获方向信息。结合注意力机制动态调整权重,深度融合全局语义信息和方向信息以获得更丰富的上下文特征。使用条件随机场进行解码,实现实体标注序列预测。此外,针对Word2Vec等传统词向量方法无法表示词的多义性问题,使用RoBERTa-wwm预训练模型作为模型的嵌入层提供字符级嵌入,获得更多的上下文语义信息和词汇信息,增强实体识别效果。实验结果表明,该方法在中文命名实体识别数据集Resume和Weibo上F1值分别达到96.68%和71.29%,相比ID-CNN、BiLSTM、CAN-NER等... 相似文献
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在天津金桥焊材集团萍乡分公司施工中,由于地处华南地区雨水充沛雨季比较长,这就为施工安全与质量带来诸多不便。在雨季施工中要从安全与质量角度出发做法雨水的下排和关键部位的防护工作。 相似文献
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天津市汉沽区防波堤工程胸墙结构较复杂.自重大.施工难度大,质量要求高,施工工期短.为确保达到质量优良,就胸墙的主要施工工艺及质量控制要点进行探讨 相似文献
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