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
通过 BERT-BiLSTM-CRF 的神经网络模型从非结构化文本中抽取实体.首先采用基于转换器的双向编码器 BERT 模型对词向量进行训练,然后将 BERT 模型与 BiLSTM 模型相结合,最后通过学习训练数据修正 BiLSTM 层输出的 CRF算法层得到全局最优序列.将BERT-BiLSTM-CRF的神经网络模型运用到电子目标知识抽取中,能够很好地解决...
通过引入CRF层,可以提高标签之间的一致性和整体序列标注的准确性。 基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习,并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取,通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的...
该方法将BERT 模型中训练的词向量传递给BiLSTM 模型中做特征；然后在CRF 模型中得到全局序列排列，实现电子目标图谱的实体抽取．实验结果表明，与Word2Vec 和BERT 不同字嵌入相比，BERT 的字嵌入平均识别率提高3.22%；与BiL-STM 、CRF 、BiLSTM 等不同模型层次相比，BERT-BiLSTM-CRF 的平均识别率比其他3种模型...
1.一种基于bert+bilstm+crf与xgboost模型的多意图识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:通过得到用户的交互文本或者语音信息,构建数据集;步骤2:对所述数据集进行预处理,得到标准格式数据;步骤3:通过bert+bilstm+crf模型将所述标准格式数据转换为特征句向量;步骤4:通过xgboost模型训练相应的特征句向量模型来进行...
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; 33.图3是本发明具体实施方式提供的bert+bilstm+crf融合模型的结构示意图; 34.图4是本发明具体实施方式提供的一种电子设备的结构示意图。
在主意图识别方面使用Xgboost模型,该模型的识别精度较高且更加灵活,因此用在主意图。得到所有的主意图过后,我们利用TF‑I DF模型选取标准意图,以此为意图判断依据。将经由bert+bi l stm+crf模型处理过后的句向量输入到新的bert模型当中,最终输出子意图。权利要求书1页 说明书5页 附图4页CN 114818665 A2022.07....