【摘 要】
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从大量非结构化的作战文书中抽取关键事件信息并以结构化方式描述,是构建作战知识图谱、挖掘隐性战场信息、动态更新战场态势图的基础工作。我军体制编制调整改革常态化运行
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从大量非结构化的作战文书中抽取关键事件信息并以结构化方式描述,是构建作战知识图谱、挖掘隐性战场信息、动态更新战场态势图的基础工作。我军体制编制调整改革常态化运行后,作战文书中涌现出诸多新型作战力量、新式部队番号和新颖作战运用方法,依靠人工构建模板提取作战文书事件的传统方法已难以为继,重新构建模板不仅异常复杂,而且通用性和泛化性不强。针对以上问题,提出一种基于深度学习的作战文书事件抽取方法。结合双向长短时记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)神经网
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