| 基于BERT-BiGRU-CRF與多頭注意力機(jī)制 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：991 K | |
| 標(biāo)簽： 地理知識圖譜 命名實體識別 BERT預(yù)訓(xùn)練模型 | |
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| 文檔介紹：地理知識圖譜作為一種科學(xué)領(lǐng)域的知識圖譜，從概念探討和初步實驗階段快速發(fā)展為地理信息科學(xué)領(lǐng)域的跨學(xué)科研究熱點。地理命名實體識別是地理知識圖譜構(gòu)建的基礎(chǔ)，直接影響著地理知識圖譜的構(gòu)建效率與質(zhì)量。設(shè)計了一個地理知識圖譜應(yīng)用管理系統(tǒng)，針對其中地理實體庫構(gòu)建過程依賴人工制定規(guī)則以及信息提取不充分等問題，面向地理知識圖譜構(gòu)建過程進(jìn)行地理命名實體識別研究。首先，通過人工標(biāo)注方法構(gòu)建了一個地理知識語料庫；其次，通過BERT預(yù)訓(xùn)練模型得到結(jié)合語境信息的動態(tài)字向量，利用雙向門控循環(huán)單元提取全局語義特征，并基于注意力機(jī)制獲得增強語義特征；最后，通過CRF解碼輸出概率最大的全局最優(yōu)標(biāo)簽序列，實現(xiàn)地理命名實體的自動識別。實驗結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF等模型，所提出的基于BERT-BiGRU-CRF與多頭注意力機(jī)制的模型在地理命名實體識別任務(wù)中表現(xiàn)更優(yōu)，能夠為地理知識圖譜構(gòu)建提供有效支撐。 | |
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