【摘 要】
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本文对情报分析领域中战场目标实体识别技术进行研究.以相关情报文本为数据来源,对文本进行基于字切分的标注和基于词切分的标注,采用深度学习中Bi-LSTM-CRF模型进行训练,并
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北省石家庄市,050081
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本文对情报分析领域中战场目标实体识别技术进行研究.以相关情报文本为数据来源,对文本进行基于字切分的标注和基于词切分的标注,采用深度学习中Bi-LSTM-CRF模型进行训练,并进行了两组对比实验.实验结果表明,基于词切分的语料识别效果优于基于字切分的语料;添加特征训练可提高训练效果.利用深度学习在情报分析中进行战场目标实体识别是可行且有效的,对快速掌握战场态势具有较大意义.
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