摘要
面对海量文本数据带来的挑战,关键词提取技术在应急、消防领域得到越来越多的应用.文章探讨深度学习技术在关键词提取中的应用,介绍CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、注意力机制、Transformer以及BERT(来自Transformer的双向编码器表示)等模型,能够学习和提取文本中的复杂特征,特别是基于Transformer的预训练语言模型(如BERT)能显著提升关键词提取的效果.最后介绍深度学习关键词提取技术在公安和消防领域的应用,尤其是在快速响应和辅助决策中的重要作用.
基金项目
上海市"科技创新行动计划"项目(21XD1430100)
上海市"科技创新行动计划"项目(22QB1400200)
上海市促进产业高质量发展专项资金项目(2211106)
维普
万方数据