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结合BERT与BiGRU-Attention-CRF模型的地质命名实体识别: 收藏
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引用; 《地质通报》2023年第5期42卷 846-855页; 作者：谢雪景谢忠马凯陈建国邱芹军李虎潘声勇陶留锋国家信息系统工程技术研究中心湖北武汉430074 中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 中国地质大学(武汉)资源学院湖北武汉430074 济南轨道交通集团有限公司山东济南250000 武汉中地数码科技有限公司湖北武汉430074; 从地质文本中提取地质命名实体,对地质大数据的深度挖掘与应用具有重要意义。定义了地质命名实体的概念并制订了标注规范,设计了地质实体对象化表达模型。地质文本存在大量长实体、复杂嵌套实体,增加了地质命名实体识别的挑战性。针对...; 从地质文本中提取地质命名实体,对地质大数据的深度挖掘与应用具有重要意义。定义了地质命名实体的概念并制订了标注规范,设计了地质实体对象化表达模型。地质文本存在大量长实体、复杂嵌套实体,增加了地质命名实体识别的挑战性。针对上述问题,①引入BERT模型生成顾及上下文信息的高质量词向量表征;②采用双向门控循环单元-注意力机制-条件随机场(BiGRU-Attention-CRF)对前一层输出的语义编码进行序列标注与解码。通过与主流深度学习模型进行对比,该模型的F1值为84.02%,均比其他模型表现出更优异的性能,能在小规模地质语料库上有较好的识别效果。; 来源：详细信息评论

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