五、结论 本文模型, 其最大的优势在于 BERT 能够结合上下文的语义信息进行预训练,能够学习到词级别、句法结构的特征和上下文的语义信息特征, 使得该模型相比其他模型, 具有更优的性能.同时利用 BiLSTM 对词向量做进一步处理, 再结合CRF 的优势, 进一步提高了中文实体识别的效果。 原文链接:http://www.c-s-a.org...
一、论文简介 提出背景 NER（Named Entity Recognition）任务是NLP的基础任务之一，指的是在一段文本中识...
《农业工程学报》2022年第38卷第15期刊载了广西大学等单位韦紫君、宋玲、胡小春与陈宁江的论文——“基于实体级遮蔽BERT与BiLSTM-CRF的农业命名实体识别”。该研究由国家重点研发计划课题(项目号:2018YFB1404404)等资助。 引文信息:韦紫...
编辑部初选出32篇2022~2023年期间在《自动化与信息工程》发表的论文公布在本号(按发表时间倒序),接受公众投票(统计文末在看✡数);再由专家综合评审文章的创新性、科学性、实用性和可读性等,并参考论文被引次和下载次等指标,最...
基于BERTBiLSTMCRF的油气领域命名实体识别随着技术的不断发展,命名实体识别(NER)作为一项重要的自然语言处理任务,在各个领域都得到了广泛的应用。在油气领域,命名实体识别可以帮助我们更好地理解文本中的实体信息,如石油和天然气的相关概念、设备、过程等,对于油气领域的科学研究、工程实践、信息管理等方面都具有重要的意...
术语抽取创新演化关系抽取BERT-BiLSTM-CRF【目的/意义】从海量论文元数据中抽取算法术语并构建它们之间的创新演化关系,有利于对算法的有效管理和运用,以帮助科研工作者提升研究效率,采纳前沿成果.【方法/过程】首先,以GAN算法论文摘要为语料,通过人工标注与规则抽取相结合的方式进行算法术语标注,并利用BERT-BiLSTM-CRF...
这篇论文提出的原因：中文NER相比英文NER难度更大，因为中文文本相关实体边界难以确定并且中文语法结构复杂...
基于bert_bilstm_crf的法律案件实体智能识别方法_郭知鑫.docx,北京邮电六号学报北京邮电大学学报 北京邮电六号学报 Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications ISSN 1007-532 LCN 11-3570/TN 《北京邮电大学学报》网络首发论文 题目: 收稿日期:网络
分类号:TP391.1论文编号:01803160密级:公开贵州大学01届硕士士研究生学位论文基于BERT-BiLSTM-CRF知识抽取模型的民族药知识图谱构建学科专业研究方向导师研究生电子科学与技术知识抽取、知识图谱贺松副教授关B光敏中国■贵州■贵阳01年06月
本文将采用BERT+BiLSTM+CRF模型进行命名实体识别(Named Entity Recognition 简称NER),即实体识别。命名实体识别,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers),即双向Transformer的Encoder。模型的创新点在预训练方法上,即用了...