基于深度学习的竞争情报命名实体识别研究

马千程; 王崑声; 周晓纪

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[目的/意义]旨在为命名实体识别技术在竞争情报中的应用提供参考.[方法/过程]将基于深度学习的命名实体识别方法应用在竞争情报工作中,在构建BiLSTM-CRF神经网络模型的基础上,加入注意力层,帮助模型更好地聚焦局部特征.[结果/结论]实验结果表明,深度学习算法在竞争情报命名实体识别中是高效的,同时与单一CRF模型和传统LSTM+CRF模型进行实验对比,证明改进后的模型在识别效果上有很大提升.

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来源
《情报探索》 |2020年第9期|1-7|共7页
作者
马千程; 王崑声; 周晓纪;
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作者单位

中国航天系统科学与工程研究院北京 100089;

中国航天系统科学与工程研究院北京 100089;

中国航天系统科学与工程研究院北京 100089;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
竞争情报; 命名实体识别; 双向长短期记忆网络; 条件随机场; 注意力机制;

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