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基于Bi-LSTM+CRF模型的航母情報(bào)實(shí)體識(shí)別方法應(yīng)用

     
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摘要

在軍事情報(bào)方面,艦船信息的復(fù)雜性使得艦船情報(bào)分析不易開(kāi)展。知識(shí)識(shí)別無(wú)足夠的標(biāo)注數(shù)據(jù)可利用;通用領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別方法效果不佳。針對(duì)艦船情報(bào)分析需求,采用自然語(yǔ)言處理技術(shù),可大大提高利用效率。本文創(chuàng)建航母編隊(duì)的中文實(shí)體識(shí)別語(yǔ)料庫(kù),利用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加條件隨機(jī)場(chǎng)(Bi-LSTM+CRF)的模型方法,訓(xùn)練中文實(shí)體識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)了航母編隊(duì)情報(bào)信息的實(shí)體識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明,該方法提高了航母編隊(duì)情報(bào)信息領(lǐng)域命名實(shí)體識(shí)別的效率。

著錄項(xiàng)

相似文獻(xiàn)

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