基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究

吴俊; 程垚; 郝瀚; 艾力亚尔·艾则孜; 刘菲雪; 苏亦坡

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基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究

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cqvip:专业术语的识别与自动抽取对于提升专业信息检索精度,构建领域知识图谱发挥着重要基础性作用。为进一步提升中文专业术语识别的精确率和召回率,提出一种端到端的不依赖人工特征选择和领域知识,基于谷歌BERT预训练语言模型及中文预训练字嵌入向量,融合BiLSTM和CRF的中文专业术语抽取模型。以自建的1278条深度学习语料数据为实验对象,该模型对术语提取的F1值为92.96%,相对于传统的浅层机器学习模型(如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法等)和BiLSTM-CRF深度神经网络模型的性能有较为显著的提升。本文也给出了模型应用的具体流程,能够为中文专业术语库的构建提供实践指南。

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来源
《情报学报》 |2020年第4期|409-418|共10页
作者
吴俊; 程垚; 郝瀚; 艾力亚尔·艾则孜; 刘菲雪; 苏亦坡;
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作者单位

北京邮电大学经济管理学院北京 100876;

深圳暴风智能科技有限公司北京 100191;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
BERT; BiLSTM; CRF; 专业术语抽取;

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