我们在训练集上检验了BERT、BERT+CRF、BERT+BiLSTM和BERT+BiLSTM+CRF各模型的准确率、召回率和micro_f1值后,我们发现BERT+BiLSTM+CRF模型具有更好的医疗实体识别能力,因此,在本项目中,我们选用**BERT+BiLSTM +CRF**模型完成后续医疗实体识别的任务。 3.4. 知识图谱构建 为了进行准确的疾病诊断,我们依托于大规模...
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BERT-BiLSTM-CRF关键词抽取是一种基于深度学习的自然语言处理技术,它结合了BERT预训练模型、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)来识别文本中的关键词。首先,BERT模型用于理解文本的上下文含义,然后通过BiLSTM网络捕捉文本中的长距离依赖关系,最后利用CRF层进行序列标注,输出每个词的标签,从而确定关键词。这种...
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
本文旨在介绍如何利用深度学习技术,特别是BERT、LSTM和CRF模型,结合知识图谱技术,构建一个智能的医疗问答系统,为医患双方提供便捷的交互平台。 一、技术背景 1. 知识图谱 知识图谱是一个将知识连接起来形成网络的结构,由节点(实体)和边(关系)组成。在医疗领域,知识图谱可以包含疾病、症状、药物、治疗方案等多种实体...
首先利用编码技术从公开数据集获取恶意软件相关的非结构化文本资料,通过bert-bilstm-crf模型抽取恶意软件实体并通过规则将其整理为三元组形式;其次,按照自顶向下-模式层指导数据层的方法构建恶意软件知识图谱和恶意软件处理方法知识图谱;随后,所构建的两个知识图谱被存储于neo4j图数据库中,并进行了可视化的展示。最后将...
29.3)使用tf-idf模型作为标准意图选择模型;四、使用bert模型对子意图进行分类提高分类准确率。 附图说明 30.本发明将通过例子并参照附图的方式说明,其中: 31.图1是本发明中一种基于bert+bilstm+crf与xgboost模型多意图识别方法流程 图; 32.图2是本发明具体实施方式提供的bert模型的结构示意图; ...
本发明公开了一种基于bert+bilstm+crf并融合句型分析的查询意图识别方法,包括:标注构建数据集,定义领域意图,明确意图分类、意图词槽,构建词槽对应的领域术语集,收集问题集,标注问题意图分类和词槽信息;根据标注的问题和对应的意图信息,生成句型模式,用于意图识别模型推理阶段的匹配验证;基于bert+bilstm+crf构建查询意图...
新词算法包括以下步骤:通过统计信息量获取候选新词,通过bilstm-crf模型识别出低频新词,通过在bilstm前面加入bert的使用,获取输入文本对应的向量,通过使用向量表示上下文信息获取更多的低频新词,通过模型测试与评估后,完成新词发现;[0035]步骤4),文本多分类;[0036]定义细粒度nlp的研究任务,通过基于特征融合的文本多分类...
压力管道行业对压力管道的安全要求日益提高,相关条文体系复杂,内容庞大.知识图谱作为基于图的知识表示方法,能够把事物及事物间的关系显式地表达出来,便于处理压力管道行业复杂的检验体系.因此,我们提出基于BERT-BiLSTM-CRF的压力管道安全检验知识图谱构建技术.利用BERT-BiLSTM-CRF模型对压力管道安全检验的相关条文规定进行知...