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基于BiLSTM-CRF的玻璃文物知识点抽取研究 被引量:4
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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%. 展开更多
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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