| 融合领域特征向量的武器装备名深度学习识别方法 |
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| 引用本文： | 雷树杰,邢富坤,王闻慧.融合领域特征向量的武器装备名深度学习识别方法[J].计算机应用与软件,2019,36(10). |
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| 作者姓名： | 雷树杰 邢富坤 王闻慧 |
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| 作者单位： | 战略支援部队信息工程大学洛阳校区 河南洛阳471003;青岛大学外语学院 山东青岛266000 |
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| 摘 要： | 提出融合领域特征向量与词向量的识别方法,将基于武器装备名特征库与维基语料训练得到的领域特征向量引入Bi-LSTM+CRF模型,并对武器装备名进行自动识别实验。引入领域特征向量后模型的识别准确率由78.30%提升到82.10%,召回率由65.25%提升到67.30%,对未登录武器装备名识别的召回率从45.08%提升到50.16%。此外,将领域特征融入条件随机场(conditional random field,CRF)模型,实验表明,在小规模语料库与领域特征支持的情况下,CRF模型的效果要优于Bi-LSTM+CRF模型且对稀疏特征的利用效率更优。
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| 关 键 词： | 武器装备名 Bi-LSTM+CRF 领域特征向量 命名实体识别 |
MILITARY EQUIPMENT NAME DEEP LEARNING RECOGNITION WITH DOMAIN FEATURE VECTORS |
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