【摘 要】
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政务领域的命名实体通常是一些政务事项名,这类实体与开放域实体比较,具有长度较长、实体并列、别称等特点,目前还未见公开可用的训练数据集。构建了具有25176个句子的政务领
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,西南科技大学理学院,四川省大数据与智能系统工程技术研究中心
【基金项目】
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教育部人文社科基金(17YJCZH260),赛尔网络下一代创新项目(NGII20170901,NGII20180403)
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政务领域的命名实体通常是一些政务事项名,这类实体与开放域实体比较,具有长度较长、实体并列、别称等特点,目前还未见公开可用的训练数据集。构建了具有25176个句子的政务领域命名实体识别数据集,并提出一种基于BERT-BLSTM-CRF的神经网络识别模型,该模型在不依赖人工特征选择的情况下,使用BERT中文预训练模型,然后采用BLSTM-CRF识别实体。实验结果表明,该模型识别效果优于CRF,BLSTM-CRF,CNN-BLSTM-CRF,F1值达到92.23%。
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