基于BERT的警情文本命名实体识别

被引：47

作者：

王月 ^{[1
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王孟轩 ^{[1
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张胜 ^{[1
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杜渂 ^{[1
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机构：

[1] 迪爱斯信息技术股份有限公司

[2] 电信科学技术第一研究所

来源：

计算机应用 | 2020年 / 40卷 / 02期

关键词：

警情文本; 命名实体识别; 预训练语言模型; 标注规范; 词向量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

针对警情领域关键实体信息难以识别的问题,提出一种基于BERT的神经网络模型BERT-BiLSTMAttention-CRF用于识别和提取相关命名实体,且针对不同案由设计了相应的实体标记注规范。该模型使用BERT预训练词向量代替传统Skip-gram和CBOW等方式训练的静态词向量,提升了词向量的表证能力,同时解决了中文语料采用字向量训练时词语边界的划分问题;还使用注意力机制改进经典的命名实体识别(NER)模型架构BiLSTM-CRF。BERT-BiLSTM-Attention-CRF模型在测试集上的准确率达91%,较CRF++的基准模型提高7%,也高于BiLSTM-CRF模型86%的准确率,其中相关人名、损失金额、处理方式等实体的F1值均高于0. 87。

引用

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