【摘 要】
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随着“智能油田”的建设加快,构建基于海量石油数据的智能分析系统意义重大。然而,由于石油生产过程中产生的文本数据往往无结构且类型多样,从中抽取关键信息进行分析成为一
【基金项目】
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油气藏地质及开发工程国家重点实验室开放基金(PLN201731),西南石油大学创新基地项目(642)
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随着“智能油田”的建设加快,构建基于海量石油数据的智能分析系统意义重大。然而,由于石油生产过程中产生的文本数据往往无结构且类型多样,从中抽取关键信息进行分析成为一个研究热点,而信息抽取又需要高质量的语义实体做支撑。根据这一特定问题,提出基于命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)技术针对石油非结构化文本进行信息抽取,构建双向长短时记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,Bi LSTM)网络模型提取语料特征,并结合条件随机场(Condi
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