摘要：安全隐患描述文本是通过自然语言描述进行记录的,具有主观随意性问题,现有的序列标注相关模型无法从中提取关键知识信息.根据安全隐患描述文本的特点,首先设计了一种适用于安全隐患描述文本的序列标注方法,提出了基于知识集成的增强表示(ERNIE)模型的进行词向量特征提取,在其基础上通过融合条件随机场(CRF)模块和信息提取(ESL)模块,构建了一种安全生产隐患描述文本结构化解析方法.在某超大城市的安全隐患描述文本上进行了实验,实验结果表明,所提模型在文本结构化解析任务的精确率达到了65.1%,可以从城市安全隐患非结构化数据中获取更多的知识信息,进而规范化安全隐患排查记录工作。

摘要：细粒度意见挖掘的主要目标是从观点文本中获取情感要素并判断情感倾向。现有方法大多基于序列标注模型,但很少利用情感词典资源。该文提出一种基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘方法,使用领域情感词典在观点文本上构建特征表示并将其加入序列标注模型的输入部分。首先构建一份新的电商领域情感词典,然后在电商评论文本真实数据上,分别为条件随机场(CRF)和双向长短期记忆-条件随机场(BiLSTM-CRF)这两种常用序列标注模型设计基于领域情感词典的特征表示。实验结果表明,基于电商领域情感词典的特征表示方法在两种模型上都取得了良好的效果,并且超过其他情感词典。