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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>基于雙向長短時記憶的序列標注神經(jīng)網(wǎng)絡模型

      基于雙向長短時記憶的序列標注神經(jīng)網(wǎng)絡模型

      2021-06-03 | pdf | 1.14 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　定義抽取是從非結(jié)構化文本中自動識別定義句的任務，定義抽取問題可建模為句子中術語及相應定義的序列標注問題，并利用標注結(jié)果完成抽取任務。針對傳統(tǒng)的定義抽取方法在抽取定義特征過程中費時且容易造成錯誤傳播的不足，提岀一個基于雙向長短時記憶（BSTM）的序列標注神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對輸入文本進行自動化定義抽取。通過將原始數(shù)據(jù)輸入到 BILSTM神經(jīng)網(wǎng)絡中，完成輸入句的征表示，并采用基于LSTM的解碼器進行解碼得到標注結(jié)果。在 Wikipedia英文數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該精確率、召回率和F1值分別為94.21%90.10%和92.11%，有效提升了基準模型效果。

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