| 基于BERT-BiGRU-CRF與多頭注意力機制 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：991 K | |
| 標簽： 地理知識圖譜 命名實體識別 BERT預訓練模型 | |
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| 文檔介紹：地理知識圖譜作為一種科學領域的知識圖譜，從概念探討和初步實驗階段快速發展為地理信息科學領域的跨學科研究熱點。地理命名實體識別是地理知識圖譜構建的基礎，直接影響著地理知識圖譜的構建效率與質量。設計了一個地理知識圖譜應用管理系統，針對其中地理實體庫構建過程依賴人工制定規則以及信息提取不充分等問題，面向地理知識圖譜構建過程進行地理命名實體識別研究。首先，通過人工標注方法構建了一個地理知識語料庫；其次，通過BERT預訓練模型得到結合語境信息的動態字向量，利用雙向門控循環單元提取全局語義特征，并基于注意力機制獲得增強語義特征；最后，通過CRF解碼輸出概率最大的全局最優標簽序列，實現地理命名實體的自動識別。實驗結果表明，相比傳統的BiLSTM-CRF、BERT-BiLSTM-CRF等模型，所提出的基于BERT-BiGRU-CRF與多頭注意力機制的模型在地理命名實體識別任務中表現更優，能夠為地理知識圖譜構建提供有效支撐。 | |
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