【摘 要】
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针对警情数据中日益增长的不同种类要素提取需求,提出一种多模型融合的要素提取方法.对于警情数据中人名、地名、机构名等无明显规律的要素,采用BERT+BiLSTM+CRF模型结合文本上下文信息的方法,抽取包含语义信息的关键要素;对于时间、车牌号等具备一定规律的数据,采用模式识别方法抽取符合定义规则的相关要素;然后将上述两种方法融合,形成一体化模型进行要素提取.验证实验结果表明,与传统命名实体识别方法相比,BERT+BiLSTM+CRF模型在测试集上的F1值均提高3％以上,模式识别效果提高1％以上,可满足日常警
【机 构】
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上海市公安局科技处,上海200042;上海德拓信息技术股份有限公司,上海200030
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针对警情数据中日益增长的不同种类要素提取需求,提出一种多模型融合的要素提取方法.对于警情数据中人名、地名、机构名等无明显规律的要素,采用BERT+BiLSTM+CRF模型结合文本上下文信息的方法,抽取包含语义信息的关键要素;对于时间、车牌号等具备一定规律的数据,采用模式识别方法抽取符合定义规则的相关要素;然后将上述两种方法融合,形成一体化模型进行要素提取.验证实验结果表明,与传统命名实体识别方法相比,BERT+BiLSTM+CRF模型在测试集上的F1值均提高3％以上,模式识别效果提高1％以上,可满足日常警情的要素提取需求.
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