基于BERT的警情文本命名实体识别

王月; 王孟轩; 张胜; 杜渂

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cqvip:针对警情领域关键实体信息难以识别的问题,提出一种基于BERT的神经网络模型BERT-BiLSTMAttention-CRF用于识别和提取相关命名实体,且针对不同案由设计了相应的实体标记注规范。该模型使用BERT预训练词向量代替传统Skip-gram和CBOW等方式训练的静态词向量,提升了词向量的表证能力,同时解决了中文语料采用字向量训练时词语边界的划分问题;还使用注意力机制改进经典的命名实体识别(NER)模型架构BiLSTM-CRF。BERT-BiLSTM-Attention-CRF模型在测试集上的准确率达91%,较CRF++的基准模型提高7%,也高于BiLSTM-CRF模型86%的准确率,其中相关人名、损失金额、处理方式等实体的F1值均高于0.87。

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来源
《计算机应用》 |2020年第2期|535-540|共6页
作者
王月; 王孟轩; 张胜; 杜渂;
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作者单位

迪爱斯信息技术股份有限公司上海200032;

电信科学技术第一研究所上海200032;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
警情文本; 命名实体识别; 预训练语言模型; 标注规范; 词向量;

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