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Web网页中包含了大量异构的半结构化或非结构化数据,如何准确地从这些网页中提取有价值的信息显得极其重要。文章基于深度学习,结合BERT构建了一种新型的BERT+BiLSTM+CRF信息抽取模型,实验结果表明了该方法的有效性。
基于深度学习的Web信息抽取模型研究与应用
【摘 要】
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Web网页中包含了大量异构的半结构化或非结构化数据,如何准确地从这些网页中提取有价值的信息显得极其重要。文章基于深度学习,结合BERT构建了一种新型的BERT+BiLSTM+CRF信息
【机 构】
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浙江大学城市学院计算机与计算科学学院
【出 处】
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计算机时代
【发表日期】
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2019年9期
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