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基于文本特征增强的电力命名实体识别: 收藏
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引用; 《电力系统自动化》2022年第21期46卷 134-142页; 作者：刘文松胡竹青张锦辉刘雪菁林峰俞俊南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)江苏省南京市211106 江苏瑞中数据股份有限公司江苏省南京市211106; 针对电力领域语料规模小、实体嵌套、实体缩写等特点,提出基于文本特征增强的实体识别方法。首先,通过预设词库和低粒度分词的方式,在合理利用中文单词蕴含的语义信息的同时,降低分词传递误差的影响。其次,设计词级双向门控循环单元学...; 针对电力领域语料规模小、实体嵌套、实体缩写等特点,提出基于文本特征增强的实体识别方法。首先,通过预设词库和低粒度分词的方式,在合理利用中文单词蕴含的语义信息的同时,降低分词传递误差的影响。其次,设计词级双向门控循环单元学习中文单词构造特征,融合词性和词长特征后,与单词向量拼接成为单词增强向量。然后,基于双向门控循环单元-注意力机制-条件随机场完成实体识别模型的构建和训练。在此基础上,采用电力领域语料库进行验证,F1分数为87.02%,证实了电力命名实体识别效果。; 来源：详细信息评论

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