非物质文化遗产传统音乐术语自动抽取

被引:25
作者
刘浏
秦天允
王东波
机构
[1] 南京农业大学信息管理学院
关键词
非物质文化遗产; 数字人文; BERT; 术语抽取; 实体识别;
D O I
暂无
中图分类号
G122 [文化专题研究]; TP391.1 [文字信息处理];
学科分类号
050108 [比较文学与世界文学]; 120506 [数字人文];
摘要
【目的】围绕实体识别任务实现以传统音乐为对象的非物质文化遗产术语抽取。【方法】构建基于中国非物质文化遗产网的国家级非物质文化遗产代表性项目的术语标注语料库,并基于CRF模型、LSTM模型、LSTM-CRF模型、BERT模型构建实体识别框架。【结果】通过性能对比得知,采用BERT模型进行术语抽取取得了最好的效果,平均F1值达91.77%。【局限】仅对独有术语进行抽取,且训练集偏小。【结论】基于BERT的实体识别模型能够较好地完成传统音乐术语的自动抽取任务,为非物质文化遗产相关研究提供可靠借鉴。
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