丁浩 孔令圓 劉清 胡廣偉

摘 要： ［目的／ 意義］ 本文針對農(nóng)業(yè)領域提出一種基于融合多重特征詞嵌入模型的農(nóng)業(yè)命名實體識別方法，以提高識別準確度。［方法／ 過程］ 通過使用結合字符、位置語義、領域知識字典特征等多重特征向量作為嵌入層， 充分考慮字符的位置信息和上下文語義信息， 并根據(jù)農(nóng)業(yè)領域的中文實體的特點改進了單一字符向量嵌入，獲得更多的農(nóng)業(yè)實體特征， 同時采用雙向長短時記憶網(wǎng)絡ＢｉＬＳＴＭ 和多頭注意力機制來學習文本的長距離依賴信息， 再利用條件隨機場ＣＲＦ 獲得全局最優(yōu)標注序列。［結果／ 結論］ 本文在農(nóng)業(yè)領域中文實體語料數(shù)據(jù)集中與９種基于基線方法進行對比實驗， 模型的Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ 為９２ ２％， Ｒｅｃａｌｌ 為９２ ０％， Ｆ１ 值為９２ １１％， 均優(yōu)于其他基線模型， 說明本文模型對于中文農(nóng)業(yè)命名實體識別更精確。

關鍵詞： 自然語言處理； 命名實體識別； 農(nóng)業(yè)文本； 信息抽取； ＢｉＬＳＴＭ； ＣＲＦ

ＤＯＩ：１０．３９６９ ／ ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２３．１１．０１１

〔中圖分類號〕ＴＰ３９１ １ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１ （２０２３） １１－０１３５－１１