基于BERT的汽车生产设备故障领域命名实体识别

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为了解决汽车生产设备故障领域中文命名实体识别存在实体类别复杂、传统词向量无法解决一词多义等问题,本文提出一种基于BERT的汽车生产设备故障领域命名实体识别模型。通过BERT预训练模型提取语义信息和句法特征,生成动态词向量;将词向量输入到双向长短期记忆进行双向编码,获得长序列语义特征;通过条件随机场进行序列解码,学习标签之间的依赖关系,得到最优的标签序列。在自建真实汽车生产设备故障领域数据集上进行实验,得到准确率、召回率、F1值分别为87.9%、89.6%、88.7%。
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