【摘 要】
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针对电力领域语料规模小、实体嵌套、实体缩写等特点，提出基于文本特征增强的实体识别方法。首先，通过预设词库和低粒度分词的方式，在合理利用中文单词蕴含的语义信息的同时，降低分词传递误差的影响。其次，设计词级双向门控循环单元学习中文单词构造特征，融合词性和词长特征后，与单词向量拼接成为单词增强向量。然后，基于双向门控循环单元-注意力机制-条件随机场完成实体识别模型的构建和训练。在此基础上，采用电力领域语
【机 构】
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南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司)
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2017YFB1001800）～～；
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针对电力领域语料规模小、实体嵌套、实体缩写等特点，提出基于文本特征增强的实体识别方法。首先，通过预设词库和低粒度分词的方式，在合理利用中文单词蕴含的语义信息的同时，降低分词传递误差的影响。其次，设计词级双向门控循环单元学习中文单词构造特征，融合词性和词长特征后，与单词向量拼接成为单词增强向量。然后，基于双向门控循环单元-注意力机制-条件随机场完成实体识别模型的构建和训练。在此基础上，采用电力领域语料库进行验证，F1分数为87.02%，证实了电力命名实体识别效果。
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