摘 要: | <正>本文基于国网客服中心95598语音转文本数据,采用Ro BERTa语言模型对语句进行向量表示与特征提取,通过添加机制,模型可以关注与当前输出相关的信息,并获得文本中的潜在语义信息。通过对照组实验,本文构造的模型能够有效提高实体识别精准程度,且该模型在文本数据集上的抽取效果明显优于其他模型。命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)获取有关子任务的信息,搜索分配给文本的对象,并将其分类到预定义的类别中。命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一,用于识别和分类文本中的相关实体的类别。命名实体识别的准确度,
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