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[学位论文] 作者：焦凯楠,
来源：中国人民公安大学 年份：2020
公安反恐形势预判、应对方案制定等工作需利用包括互联网信息、案件材料在内的多种数据。涉恐文本中含有丰富的涉恐实体信息如涉恐人物、恐怖袭击地点、袭击手段等,识别涉恐实体为反恐领域信息抽取、知识图谱构建等工作提供基础支撑。本文以互联网公开的涉恐新......
[期刊论文] 作者：焦凯楠,李欣,朱容辰,
来源：计算机工程与应用 年份：2021
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)作为自然语言处理领域经典的研究主题,是智能问答、知识图谱等任务的基础技术。领域命名实体识别(Domain Named Entity Recognition,DNER)是面向特定领域的NER方案。在深度学习技术的推动下,中文DNER取得了突破性进......
[期刊论文] 作者：叶瀚, 孙海春, 李欣, 焦凯楠,
来源：数据分析与知识发现 年份：2020
[目的]使用预训练语言模型进行长文本的分类的过程中，目前受到预训练语言模型输入长度的限制而无法有效利用长文本中的所有文本信息。[方法]为在不改变预训练语言模型的条件下充分获取长文本内容特征，设计了依据自然文本中存在的标点符号进行分句并按次序输入预训......
[期刊论文] 作者：焦凯楠,李欣,叶瀚,朱容辰,孙海春,
来源：科学技术与工程 年份：2021
为验证基于深度学习的命名实体识别框架在反恐领域的有效性,参照ACE 2005实体标注规范,制订了细粒度反恐实体标签体系,构建了反恐实体语料集Anti-Terr-Corpus;提出基于MacBERT-BiLSTM-CRF的实体识别模型,通过能减少预训练和微调阶段差异的MacBERT(masked langua......
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