【摘 要】
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为了解决渔业标准文本中专有命名实体具有上下文敏感性、长序列存在语义稀释等问题,提出了基于E-BIO标注法和融合注意力机制的BiLSTM+CRF(BiLSTM+Attention+CRF)命名实体识别
【机 构】
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大连海洋大学信息工程学院,设施渔业教育部重点实验室,辽宁省海洋信息技术重点实验室
【基金项目】
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辽宁省高等学校海洋产业技术研究院项目(2018-CY-04),国家自然科学基金资助项目(31972846)
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为了解决渔业标准文本中专有命名实体具有上下文敏感性、长序列存在语义稀释等问题,提出了基于E-BIO标注法和融合注意力机制的BiLSTM+CRF(BiLSTM+Attention+CRF)命名实体识别模型,E-BIO标注法引入渔业标准文本中的结构化信息,可以使模型有效学习上下文结构特征,而注意力机制输出不断变化的语义向量,可有效解决长序列语义稀释问题。为验证所提出方法的有效性,在采用E-BIO方法标注的语料上进行对比试验,结果显示,BiLSTM+Attention+CRF模型对不同类别的渔业标准命名实体识别
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