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基于深度學(xué)習(xí)的作戰(zhàn)文書(shū)命名實(shí)體識(shí)別
關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) 作戰(zhàn)文書(shū) 命名實(shí)體識(shí)別 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,基于雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用到作戰(zhàn)文書(shū)以及軍事命名實(shí)體識(shí)別的研究中。提出了一種基于CNN-BiLSTM-CRF的作戰(zhàn)文書(shū)命名實(shí)體識(shí)別方法,首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提取字符級(jí)特征向量,而后與詞向量、詞性特征向量進(jìn)行拼接作為輸入,從而達(dá)到提高識(shí)別率的目的。同時(shí),分析命名實(shí)體在不同分類(lèi)標(biāo)注情況下,對(duì)模型性能所產(chǎn)生的影響,并提出一種針對(duì)作戰(zhàn)文書(shū)命名實(shí)體識(shí)別的細(xì)分類(lèi)標(biāo)注策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該模型相對(duì)于其他方法表現(xiàn)出了更好的性能,且細(xì)分類(lèi)的標(biāo)注體系對(duì)于特征表達(dá)有一定的幫助。
指揮控制與仿真雜志要求:
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