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基于深度学习的竞争情报命名实体识别研究

马千程  王崑声  周晓纪  
【摘要】:[目的/意义]旨在为命名实体识别技术在竞争情报中的应用提供参考。[方法/过程]将基于深度学习的命名实体识别方法应用在竞争情报工作中,在构建Bi LSTM-CRF神经网络模型的基础上,加入注意力层,帮助模型更好地聚焦局部特征。[结果/结论]实验结果表明,深度学习算法在竞争情报命名实体识别中是高效的,同时与单一CRF模型和传统LSTM+CRF模型进行实验对比,证明改进后的模型在识别效果上有很大提升。

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