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题名面向工艺文本的命名实体识别方法研究
被引量：8
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作者
贾猛
王裴岩
张桂平
蔡东风
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机构
沈阳航空航天大学人机智能研究中心
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第3期54-63,共10页
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基金
辽宁省重点研发计划(2019JH2/10100020)
辽宁省自然科学基金(20170540705)
沈阳市重大科技创新研发计划(Y19-1-011)。
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文摘
面向工艺文本中的命名实体,该文提出一种融入领域知识的神经网络命名实体识别方法,旨在对零件、工程图纸、参考标准、属性等12类命名实体进行识别。该方法针对工艺实体的特点,利用领域词典及规则预识别出部分实体,形成预识别实体特征,将预识别实体特征加入CNN-BiLSTM-CRF神经网络模型,指导训练与预测。实验结果表明,该方法在工艺文本中能较好地完成命名实体识别任务,在提高词典及规则覆盖的实体识别效果的同时,还能够提高其他类实体的识别效果,通过加入预识别实体特征,使得F_(1)值从90.99%提升到93.03%,验证了该文方法的有效性。
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关键词
工艺文本
命名实体识别
领域词典及规则
CNN-BiLSTM-CRF
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Keywords
process text
named entity recognition
domain dictionaries and rules
CNN-BiLSTM-CRF
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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