【摘 要】
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通过识别机场的业务实体能够帮助管理者在网络舆情中快速定位服务中的痛点问题.旅客评价中存在较多的复杂实体并伴随有数据类别失衡的现象,针对此提出融入集成卷积(E-CNN)和注意力机制(Attention)的实体识别方法.主要利用人工标注和半监督思想结合的方法获取旅客评价的数据集,通过ECNN获取多范围的文本特征信息,由双向长短期记忆网络(BLSTM)获取文本的长依赖特征,使用Attention机制克服数据类别不平衡的缺点.实验结果表明,提出的方法能有效识别民航业务实体,F1值超过其它所对比的模型.
【机 构】
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中国民航大学 电子信息与自动化学院,天津 300300;中国民航局第二研究所 工程技术研究中心,四川 成都 610041
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通过识别机场的业务实体能够帮助管理者在网络舆情中快速定位服务中的痛点问题.旅客评价中存在较多的复杂实体并伴随有数据类别失衡的现象,针对此提出融入集成卷积(E-CNN)和注意力机制(Attention)的实体识别方法.主要利用人工标注和半监督思想结合的方法获取旅客评价的数据集,通过ECNN获取多范围的文本特征信息,由双向长短期记忆网络(BLSTM)获取文本的长依赖特征,使用Attention机制克服数据类别不平衡的缺点.实验结果表明,提出的方法能有效识别民航业务实体,F1值超过其它所对比的模型.
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