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融合汉字多特征的指挥控制保障领域命名实体识别
被引量：
2
1
作者
袁清波
杜晓明
+2 位作者
姚奕
杨帆
蒋祥
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2022年第9期48-53,共6页
针对军事指挥控制保障领域知识图谱构建的实际,提出了一种融合汉字多特征的BiLSTM+CRF命名实体识别模型,验证了拼音特征、五笔编码特征和分词边界特征对于模型性能的影响。对军事领域的命名实体识别相关工作和整体研究框架进行介绍;详...
针对军事指挥控制保障领域知识图谱构建的实际,提出了一种融合汉字多特征的BiLSTM+CRF命名实体识别模型,验证了拼音特征、五笔编码特征和分词边界特征对于模型性能的影响。对军事领域的命名实体识别相关工作和整体研究框架进行介绍;详细介绍模型中各层实现的原理和相关细节;通过在军事指挥控制保障领域命名实体识别语料库C2NER上进行实验,结果表明分词边界特征对于模型性能的提升效果较为明显,F1值从67.21%提升到了70.23%,而拼音特征和五笔特征对于模型性能提升则效果一般。
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关键词
命名实体识别
汉字特征
军事指挥控制保障
知识图谱
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职称材料
题名
融合汉字多特征的指挥控制保障领域命名实体识别
被引量：
2
1
作者
袁清波
杜晓明
姚奕
杨帆
蒋祥
机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2022年第9期48-53,共6页
基金
全军军事类研究生资助课题(JY2019C078)。
文摘
针对军事指挥控制保障领域知识图谱构建的实际,提出了一种融合汉字多特征的BiLSTM+CRF命名实体识别模型,验证了拼音特征、五笔编码特征和分词边界特征对于模型性能的影响。对军事领域的命名实体识别相关工作和整体研究框架进行介绍;详细介绍模型中各层实现的原理和相关细节;通过在军事指挥控制保障领域命名实体识别语料库C2NER上进行实验,结果表明分词边界特征对于模型性能的提升效果较为明显,F1值从67.21%提升到了70.23%,而拼音特征和五笔特征对于模型性能提升则效果一般。
关键词
命名实体识别
汉字特征
军事指挥控制保障
知识图谱
Keywords
named entity recognition
characteristics of Chinese characters
military command and control support
knowledge graph
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合汉字多特征的指挥控制保障领域命名实体识别
袁清波
杜晓明
姚奕
杨帆
蒋祥
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2022
2
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