摘要 : 为了实现对煤矿事故案例文本中实体的识别,利用ALBERT模型与语言模型条件随机场算法(CRF)和双向长短时记忆网(BiLSTM)相结合.以煤矿安全网获取的239份煤矿事故案例文本作为实验数据,自构建246个煤矿领域词典,对文本数据进行预处理.利用ALBERT模型获取... 展开
| 作者 | 王向前 李敏敏 孟祥瑞 |
|---|---|
| 作者单位 | |
| 英文名称 | Named Entity Recognition Method of Coal Mine Accident Case Text Based on ALBERT-BiLSTM-CRF |
| 期刊名称 | 《阜阳师范大学学报（自然科学版）》 |
| 期刊英文名称 | 《Journal of Fuyang Normal University(Natural Science)》 |
| 页码/总页数 | 56-64 / 9 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / TP391.1 |
| 关键词 | ALBERT BiLSTM CRF 命名实体识别 煤矿事故 |
| 基金项目 | 国家自然科学基金项目(51874003,51474007)资助. |
| 机标主题词 / 分类号 | 煤矿事故;案例;命名实体 / TD77;D9;TP391.1 |
