【摘 要】
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术语抽取是研究科技文献领域的重要技术,为进一步提高科技文献术语抽取的准确率和召回率,本文采用了基于BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)的神经网络模型。使用
【机 构】
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北京工业大学信息学部,中国科学技术信息研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目“面向科技监测的实体识别与关系抽取研究”(71403257)
论文部分内容阅读
术语抽取是研究科技文献领域的重要技术,为进一步提高科技文献术语抽取的准确率和召回率,本文采用了基于BLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)的神经网络模型。使用预先训练的词向量字典将中文分词结果映射为向量作为BLSTM模型的输入,使用序列标注的方法将输出分类结果映射为术语的边界进行术语抽取。在自动化技术、计算机技术领域的数据集上,设计实验对比了使用词为特征的BLSTM模型和条件随机场模型的抽取结果。结果表明基于BLSTM模型的科技文献术语抽取得了更优的性能,在中文数据集上精确率最高0.7821,召回率最高0.8020,F1值最高0.7860,在英文数据集上分别达到0.8525,0.8677和0.8543。
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