文章将藏文新闻要素分类细化为10类,并提出一种基于RoBERTa-BiLSTM-CRF的藏文新闻要素识别方法。该方法首先通过RoBERTa预训练语言模型对藏文新闻文本进行编码,然后通过BiLSTM和自注意力机制进行特征提取,最后采用条件随机场进行序列标注,完成对新闻要素...
基于RoBERTa-WWM-BiLSTM-CRF的中文电子病历命名实体识别研究.docx,1 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)[1]也称为概念抽取,即从大量的非结构化文本中抽取出具有特定意义的词语[2,3]。在深度学习领域的推动下,命名实体识别算法已经在许多领域取得了突破性的
基于RoBERTa-BiLSTM-CRF融合模型的在线评论细粒度情感分析 .pdf,Fine-grained sentiment analysis of online reviews based on RoBERTa-BiLSTM-CRF 作者: 徐健[1];张婧[1,2];宋玲钰[1];高原源[1] 作者机构: [1]东北财经大学数据科学与人工智能学院,大连116025;[2]香港理工
具体做法是利用本文建立的RoBERTa-BiLSTM-CRF模型对脱敏后的求职简历进行测试。结果表明,本文建立的模型具有较强的识别效果。相关研究结果为企业更高效地招纳人才提供了一个广义的框架,同时对于中文命名实体识别技术的研究具有一定的指导意义和参考价值。 2理论方法 本文建立了RoBERTa-BiLSTM-CRF模型,该模型是端到端的...
本发明公开了融合注意力机制的RoBERTaBiLSTMCRF语音对话文本命名实体识别系统及方法,属于实体关系抽取技术领域;本发明首先,通过ROBERTa模型预训练,获得含有丰富语义的词向量;其次,传送到BiLSTM中,获取文本的上下文特征;然后,将上层的输出结果再传向注意力层,对文本中不同文字赋予不同的权重,增强当前信息和上下文信息之间...
We choose BERT + BiLSTM + CRF (BBC) and BERT + BiLSTM + GRU + CRF (BBGC), which perform better in the NER task, as the baseline models. In addition, we chose the BERT + RDCNN + CRF (BRC) model that currently has the best performance in Chinese CTI NER [9], which is compare...
(2)利用CNN和BiLSTM抽取词级特征和句子级特征,并采用注意力机制将特征聚焦于与事件更相关的特征上,满足事件抽取的特征要求。 (3)将事件抽取视为序列标注任务,通过CRF和BIO序列标注对句子中的每个字进行标注,得到多个触发词或事件论元,解决多事件抽取问题。
关键词:简历实体识别;RoBERTa模型;词向量;BiLSTM-CRF模型1概述在大数据时代,人才的竞争非常激烈,如何在海量的简历中快速地识别,发现与企业需求相符合的求职者成了一个亟待解决的问题.传统的方式是花费大量的人力物力从各大招聘平台的简历中进行人工筛选,该方法不仅实效性差,并且很容易出现招聘人员与岗位不匹配的后果....
CNN模型相较于BiLSTM模型在获取全局特征的能力上较弱。BiLSTMCRF模型在处理命名实体识别任务时能够更好地捕获文本序列中的上下文信息,从而提高了性能。 预训练可以极大地提升模型的性能,提高识别效果。本研究的RoBERTa模型通过预训练,在大规模语料上学习通用语言表示,具有强大的语义表达能力,能够在命名实体识别任务中...
BERT模型服务端:加载模型,进行实时预测的服务;使用的是 BERT-BiLSTM-CRF-NER提供的bert-base; API服务端:调用实时预测服务,为应用提供API接口的服务,用flask编写; 应用端:最终的应用端;我这里为了简便,并没有编写网页,直接调用了api接口。 Step1:数据准备 ...