【摘 要】
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提出融合领域特征向量与词向量的识别方法,将基于武器装备名特征库与维基语料训练得到的领域特征向量引入Bi-LSTM+CRF模型,并对武器装备名进行自动识别实验。引入领域特征向
【机 构】
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战略支援部队信息工程大学洛阳校区,青岛大学外语学院
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提出融合领域特征向量与词向量的识别方法,将基于武器装备名特征库与维基语料训练得到的领域特征向量引入Bi-LSTM+CRF模型,并对武器装备名进行自动识别实验。引入领域特征向量后模型的识别准确率由78.30%提升到82.10%,召回率由65.25%提升到67.30%,对未登录武器装备名识别的召回率从45.08%提升到50.16%。此外,将领域特征融入条件随机场(conditionalrandomfield,CRF)模型,实验表明,在小规模语料库与领域特征支持的情况下,CRF模型的效果要优于Bi-LSTM+C
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