【摘 要】
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军事动向文本包含了丰富的情报信息,因目前对非结构化格式数据进行分析处理仍以人工研判为主,故严重制约了情报分析的智能化水平,已成为信息系统情报分析的瓶颈。为了提升文
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十八研究所,解放军32366部队
【基金项目】
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陆军装备部“十三五”预研课题资助项目
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军事动向文本包含了丰富的情报信息,因目前对非结构化格式数据进行分析处理仍以人工研判为主,故严重制约了情报分析的智能化水平,已成为信息系统情报分析的瓶颈。为了提升文本分析效率,提出使用条件随机场(CRF)与长短时记忆神经网络(LSTM)相结合的LSTM-CRF模型,通过加入预先训练的字嵌入向量及不同词位标注集,对军事动向文本进行实体识别。试验分析表明,LSTM-CRF模型简化了传统实体识别过程,实体识别准确度可达86%,具有工程实用性。
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