融合领域词典嵌入的航空不安全事件命名实体识别
日期:2024.12.17 点击数:0
【类型】期刊
【刊名】科学技术与工程
【关键词】 预训练语言模型,领域词典,航空不安全事件,命名实体识别
【摘要】针对航空不安全事件领域命名实体识别任务,以航空安全信息周报为数据源,分析并构建航空不安全事件命名实体识别数据集和领域词典。为解决传统命名实体识别模型对于捕获领域实体边界性能较差的问题,基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)预训练语言模型提出融合领域词典嵌入的领域语义信息增强的方法。在自建数据集上进行多次对比实验,结果表明:所提出的方法可以进一步提升实体边界的识别率,相较于传统的双向长短期记忆网络-条件随机场(bi-directional long short term memory-conditional random field, BiLSTM-CRF)命名实体识别模型,性能提升约5%。
【年份】2024
【作者单位】中国民用航空飞行学院经济与管理学院;四川腾盾科技有限公司;中国民用航空飞行学计算机学院;中国国际航空股份有限公司;
【期号】08
【页码】3284-3290
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