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基于随机提示的中文法律领域命名实体识别
1
作者
周鹏
何军
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第4期1167-1173,共7页
为解决中文法律领域命名实体识别面临的数据集稀缺和通用命名实体识别模型未充分利用BERT文本推理能力的问题,提出一种基于随机提示的命名实体识别方法。设计专用于法律领域的实体类型信息融合层,通过随机融合多角度的实体类型解释信息...
为解决中文法律领域命名实体识别面临的数据集稀缺和通用命名实体识别模型未充分利用BERT文本推理能力的问题,提出一种基于随机提示的命名实体识别方法。设计专用于法律领域的实体类型信息融合层,通过随机融合多角度的实体类型解释信息,结合BERT和BiLSTM,学习文本中融合实体类型解释信息的上下文语义特征。将命名实体识别任务建模为序列标注任务,通过CRF获取序列的标签信息。实验结果表明,该方法在中文法律领域命名实体识别任务中取得了显著的性能提升,F1值达到93.06%。
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关键词
中文法律实体
深度学习
命名
实体
识别
随机提示
双向长短时记忆网络
序列标注
条件随机场
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职称材料
题名
基于随机提示的中文法律领域命名实体识别
1
作者
周鹏
何军
机构
四川大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第4期1167-1173,共7页
基金
四川省科技重点研发基金项目(2019KJT0015)。
文摘
为解决中文法律领域命名实体识别面临的数据集稀缺和通用命名实体识别模型未充分利用BERT文本推理能力的问题,提出一种基于随机提示的命名实体识别方法。设计专用于法律领域的实体类型信息融合层,通过随机融合多角度的实体类型解释信息,结合BERT和BiLSTM,学习文本中融合实体类型解释信息的上下文语义特征。将命名实体识别任务建模为序列标注任务,通过CRF获取序列的标签信息。实验结果表明,该方法在中文法律领域命名实体识别任务中取得了显著的性能提升,F1值达到93.06%。
关键词
中文法律实体
深度学习
命名
实体
识别
随机提示
双向长短时记忆网络
序列标注
条件随机场
Keywords
Chinese legal entity
deep learning
named entity recognition
random prompts
bi-directional long short-term memory
sequence tagging
conditional random field
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于随机提示的中文法律领域命名实体识别
周鹏
何军
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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