基于BERT的中文简历命名实体识别

郭军成; 万刚; 胡欣杰; 魏展基

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基于BERT的中文简历命名实体识别

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为了充分发掘中文简历数据中所蕴含的信息,提高构建社交网络知识图谱和档案知识图谱的实体丰富度,提出了基于BERT的中文简历命名实体识别技术。该技术模型首先通过BERT网络将大规模未标注文本生成具有语义特征的字符向量,接着通过嵌入条件随机场(CRF)的双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络模型获取输入文本序列的上下文特征,解码标注提取出相应的8个实体类型。实验结果表明,该网络模型在个人中文简历数据集上取得了97.07%的平均F1值,可以运用于中文简历数据的实体识别任务。

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来源
《计算机应用》 |2021年第s01期|15-19|共5页
作者
郭军成; 万刚; 胡欣杰; 魏展基;
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作者单位

航天工程大学航天信息学院;

北京101416;

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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
条件随机场; 中文实体识别; 个人简历; BERT;

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