| 面向工艺操作说明文本的命名实体深度学习识别方法 |
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| 引用本文： | 张娜娜,王裴岩,张桂平.面向工艺操作说明文本的命名实体深度学习识别方法[J].计算机应用与软件,2019,36(11). |
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| 作者姓名： | 张娜娜 王裴岩 张桂平 |
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| 作者单位： | 沈阳航空航天大学计算机学院 辽宁沈阳110136;辽宁省知识工程与人机交互工程技术研究中心 辽宁沈阳110136 |
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| 摘 要： | 针对工艺操作说明文本中的命名实体,提出一种基于BiLSTM-CRF模型与词典、规则相结合的识别方法,旨在识别图纸编号、参考标准、零件和零件号等11种实体。基于BiLSTM-CRF模型,使用BERT模型预训练的向量,对相关命名实体进行初始识别;针对工艺操作说明文本中零件和零件号表达方式复杂多样的问题,使用基于词典和规则的方法对此类实体的标注结果进行校正。实验结果表明,该方法在工艺操作说明文本中能较好地完成命名实体识别任务,在测试语料上F1值达到94.03%,比基线提升了4.14%。
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| 关 键 词： | 工艺操作说明文本 命名实体识别 双向长短时记忆网络 条件随机场 |
NAMED ENTITY DEEP LEARNING RECOGNITION METHOD FOR PROCESS OPERATION DESCRIPTION TEXT |
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