【摘 要】
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专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用.为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特
【机 构】
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北京邮电大学经济管理学院,北京,100876深圳暴风智能科技有限公司,北京,100191;
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专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用.为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌B E RT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型.以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96％,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升.本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南.
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