【摘 要】
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近几年层出不穷的食品安全问题,引起了社会各界的高度重视,例如“地沟油”、“瘦肉精”、“僵尸肉”等都是长期潜伏在人们身边的食品安全问题。现阶段命名实体识别在食品安全领域尚且还在初步探究阶段,对于多分类的食品安全领域命名实体识别更是凤毛麟角。食品安全新闻中的文本数据是最能反映食品安全问题的关键,而不论是对于食品安全新闻的信息提取,食品安全领域的问答系统构建,亦或是食品安全领域知识图谱可视化的构建等,针
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近几年层出不穷的食品安全问题,引起了社会各界的高度重视,例如“地沟油”、“瘦肉精”、“僵尸肉”等都是长期潜伏在人们身边的食品安全问题。现阶段命名实体识别在食品安全领域尚且还在初步探究阶段,对于多分类的食品安全领域命名实体识别更是凤毛麟角。食品安全新闻中的文本数据是最能反映食品安全问题的关键,而不论是对于食品安全新闻的信息提取,食品安全领域的问答系统构建,亦或是食品安全领域知识图谱可视化的构建等,针对食品安全事件的命名实体识别任务,是解决以上问题的第一步也是极为关键的一步。基于此,本文决定对食品安全领域中实现自动化命名实体识别方法展开研究。主要内容如下:（1）整理构建食品安全事件语料库。本从中国食品安全网爬取了2019年有关产品不合格、造假、违规、超标、非法、违禁,以及因食品问题导致获刑、罚款等8个方面的2231篇新闻报道,整理构建了共计2098998字的食品安全语料库。（2）食品安全领域专有名词词典构建。本文将国家相关机构发布的有关食品领域专有名词进行专有词典的构建,专有词典涉及食品安全相关机构名目录,食品分类目录,食品添加剂使用标准等多个方面,包含1308个专有词汇。（3）数据预处理。本文采取利用国家相关机构发布的有关食品领域专有名词组成的词典与jieba分词技术相结合,对于食品安全事件语料库中的数据进行初步数据预处理。通过对语料库中的数据进行分析和研究,提出了七种分类的命名实体,并结合人工BIO序列标注,将初步预处理数据处理成最终实验所需数据。（4）提出基于深度学习方法的食品安全领域命名实体识别模型。本文首次将BILSTM-CRF模型使用到食品安全领域事件的多分类命名实体识别中。在此基础上,为了加大模型对于七种分类实体的关注度,本文提出了将注意力（ATTENTION）机制加入到BILSTM-CRF模型中,从而起到加大模型对于食品安全事件七种分类实体的权重值,从而达到更高精度的多分类实体识别效果。实验结果表明ATTENTIONBILSTM-CRF模型对于七种分类命名实体识别相比于BILSTM-CRF模型更优精确率平均提升了4.86%,召回率平均提升了4.95%,F1值平均提升了5.19,对于整体而言命名实体识别准确率高达99.16%,F1值更是比BILSTM-CRF模型高了3.08,达到了94.51。证明了的ATTENTION-BILSTM-CRF模型能够更加出色地完成食品安全领域命名实体识别任务。
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