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基于BERT-CRF与对抗训练的水利领域命名实体识别

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在水利领域中,传统的命名实体识别方法存在有效性差、精度不高、无法解决一词多义和缺乏水利领域语料等问题.基于此,利用BERT语言模型对自建水利文本语料进行训练,并引入FreeLB对抗训练模型增强模型的泛化能力,最后通过条件随机场(CRF)来得到水利实体识别方法.实验结果表明,相对于其他模型,本文提出的FreeLB-BERT-CRF模型对水利领域文本实体识别效果更好.
Named entity recognition in water conservancy field based on BERT-CRF and confrontation training

顾乾晖、徐力晨、涂振宇、黄逸翠

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南昌工程学院信息工程学院,江西南昌330099

命名实体识别 BERT CRF 对抗训练 水利信息化

江西省水利厅科技项目江西省科技厅重点研发项目

KT20163920151BBE50077

2022

南昌工程学院学报
南昌工程学院

南昌工程学院学报

影响因子：0.272
ISSN：1006-4869
年,卷(期)：2022.41(3)
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