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基于BiLSTM-CRF的玻璃文物知识点抽取研究
被引量:
4
1
作者
杨云
宋清漪
+2 位作者
云馨雨
史雯倩
尚梦丹
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第3期179-184,共6页
在玻璃文物领域中,有大量的文物数据没有被充分研究并利用.提出基于字向量的BiLSTM-CRF模型与玻璃文物特征字典相结合的命名实体识别方法,首先基于玻璃文物特征字典BIO标注文本并构建玻璃文物语料库,接着使用BiLSTM训练语料库并输出结果...
在玻璃文物领域中,有大量的文物数据没有被充分研究并利用.提出基于字向量的BiLSTM-CRF模型与玻璃文物特征字典相结合的命名实体识别方法,首先基于玻璃文物特征字典BIO标注文本并构建玻璃文物语料库,接着使用BiLSTM训练语料库并输出结果,最后CRF层结合训练结果对实体进行筛选并分类,抽取出正确的实体.实验表明,该方法在玻璃文物语料库中准确率达到91.56%,召回率达到88.25%,综合评价指标达到89.87%.
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关键词
玻璃文物
玻璃文物特征字典
命名实体识别
双向长短时记忆网络
条件随机场
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职称材料
题名
基于BiLSTM-CRF的玻璃文物知识点抽取研究
被引量:
4
1
作者
杨云
宋清漪
云馨雨
史雯倩
尚梦丹
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
中央民族大学信息工程学院
出处
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022年第3期179-184,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC1520200)。
文摘
在玻璃文物领域中,有大量的文物数据没有被充分研究并利用.提出基于字向量的BiLSTM-CRF模型与玻璃文物特征字典相结合的命名实体识别方法,首先基于玻璃文物特征字典BIO标注文本并构建玻璃文物语料库,接着使用BiLSTM训练语料库并输出结果,最后CRF层结合训练结果对实体进行筛选并分类,抽取出正确的实体.实验表明,该方法在玻璃文物语料库中准确率达到91.56%,召回率达到88.25%,综合评价指标达到89.87%.
关键词
玻璃文物
玻璃文物特征字典
命名实体识别
双向长短时记忆网络
条件随机场
Keywords
glass cultural relics
glass cultural relics feature dictionary
named entity recognition
bidirectional long short term memory
conditional random field
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BiLSTM-CRF的玻璃文物知识点抽取研究
杨云
宋清漪
云馨雨
史雯倩
尚梦丹
《陕西科技大学学报》
北大核心
2022
4
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