基于BLSTM_attention_CRF模型的新能源汽车领域术语抽取
Terminology extraction for new energy vehicle based on BLSTM_attention_CRF model
河北工业大学 计算机科学与软件学院, 天津 300401
摘要
为提高新能源汽车领域术语抽取准确率，面向新能源汽车专利文本提出一种领域术语抽取模型。传统的领域术语抽取方法过度依赖人工定义特征和领域知识，无法自动挖掘隐含特征，其识别性能过度依赖所选特征的质量。从深度学习的角度出发，提出了一种基于attention的双向长短时记忆网络（bidirectional long short-term memory，BLSTM）与条件随机场（conditional random fields，CRF）相结合的领域术语抽取模型（BLSTM_attention_CRF模型），并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正，准确率可达到86%以上，方法切实可行。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0741
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1385-1389,1395
文章编号: 1001-3695(2019)05-022-1385-05
发布历史
[2019-05-05] 印刷出版
引用本文
马建红, 张亚梅, 姚爽, 等. 基于BLSTM_attention_CRF模型的新能源汽车领域术语抽取 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (5): 1385-1389,1395. (Ma Jianhong, Zhang Yamei, Yao Shuang, et al. Terminology extraction for new energy vehicle based on BLSTM_attention_CRF model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (5): 1385-1389,1395. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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