| 基于預訓練模型的基層治理敏感實體識別方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>3658 K | |
| 標簽： 預訓練語言模型 基層治理 中文命名實體識別 | |
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| 文檔介紹：基層治理產(chǎn)生的大量敏感數(shù)據(jù)可通過數(shù)據(jù)脫敏去除隱私內(nèi)容，但這些數(shù)據(jù)包含較多非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，難以直接進行數(shù)據(jù)脫敏。因此，需要對非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進行命名實體識別以提取敏感數(shù)據(jù)。首先把敏感實體分為16類并對信訪文本進行標注，輸入層表示采用預訓練模型BERT，編碼層利用雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)汲取上下文信息，解碼層通過條件隨機場模型優(yōu)化序列，構(gòu)建了較高精度的基層治理敏感實體識別模型。針對脫敏工作需要，改變假陰性和假陽性的loss權(quán)重，并采用敏感實體框選率輔助評價模型性能。在基層治理信訪數(shù)據(jù)集和公共數(shù)據(jù)集MSRA上進行實驗，F(xiàn)1值分別為88.38%和90.11%，相較于基準模型提升了4.64%和3.78%。該模型可應用于非結(jié)構(gòu)化文本的敏感實體識別，識別成功率高?，F(xiàn)有評價指標未能較好地反映敏感實體的間接推理關(guān)系，應當探索更完善的敏感實體評價體系。 | |
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