【摘 要】
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针对警情领域关键实体信息难以识别的问题,提出一种基于BERT的神经网络模型BERT-BiLSTMAttention-CRF用于识别和提取相关命名实体,且针对不同案由设计了相应的实体标记注规范
【机 构】
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迪爱斯信息技术股份有限公司,电信科学技术第一研究所
【基金项目】
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上海市信息化发展(大数据发展)专项资金资助项目(201901043);上海市产业转型升级专项资金(产业技术创新)资助项目(JJ-YJCX-01-18-3418)~~
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针对警情领域关键实体信息难以识别的问题,提出一种基于BERT的神经网络模型BERT-BiLSTMAttention-CRF用于识别和提取相关命名实体,且针对不同案由设计了相应的实体标记注规范。该模型使用BERT预训练词向量代替传统Skip-gram和CBOW等方式训练的静态词向量,提升了词向量的表证能力,同时解决了中文语料采用字向量训练时词语边界的划分问题;还使用注意力机制改进经典的命名实体识别(NER)模型架构BiLSTM-CRF。BERT-BiLSTM-Attention-CRF模型在测试集上的准确率
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