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基于ERNIE-BiLSTM-CRF模型的土壤肥力命名实体识别研究

文献类型： 中文期刊

作者： 周乐乐 1 ; 陈磊 1 ; 季丰 1 ; 任竹 1 ; 刘楠楠 1 ;

作者机构： 1.安徽省农业科学院农业经济与信息研究所

关键词： 命名实体识别;ERNIE-BiLSTM-CRF;土壤肥力;标签序列;长文本处理.

期刊名称： 园艺与种苗

ISSN： 2095-0896

年卷期： 2023 年 43 卷 009 期

页码： 97-101

摘要： 为充分利用安徽省土壤肥力指标数据,解决现有土壤肥力命名实体识别方法普遍存在的效率低、迁移能力较差以及长文本处理影响效果等问题,文中提出了一种基于ERNIE-BiLSTM-CRF模型的土壤肥力命名实体识别方法,并构建了一套安徽省土壤肥力知识问答系统.首先将土壤肥力数据集中的长文本处理为短文本,对土壤肥力信息使用ERNIE模型编码,得到保留语义关联的词表示形式,再利用BiLSTM模型进行特征提取,对一切可能的标签序列评分并输出给CRF模型,最后使用CRF模型解码获取分数最高的标签序列,生成实体标签序列.结果表明,与HMM模型、CRF模型、BiLSTM模型、BiLSTM-CRF模型相比较,本文使用的基于ERNIE-BiLSTM-CRF模型的土壤肥力命名实体识别方法,准确率P达到92.85%、召回率R达到92.00%、F1值达到92.59%,取得了相对较好的识别效果.

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