结合BERT与BiGRU-Attention-CRF模型的地质命名实体识别

Geological Bulletin of China（2023）

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Abstract

从地质文本中提取地质命名实体,对地质大数据的深度挖掘与应用具有重要意义.定义了地质命名实体的概念并制订了标注规范,设计了地质实体对象化表达模型.地质文本存在大量长实体、复杂嵌套实体,增加了地质命名实体识别的挑战性.针对上述问题,①引入BERT模型生成顾及上下文信息的高质量词向量表征;②采用双向门控循环单元-注意力机制-条件随机场(BiGRU-Attention-CRF)对前一层输出的语义编码进行序列标注与解码.通过与主流深度学习模型进行对比,该模型的F1 值为84.02％,均比其他模型表现出更优异的性能,能在小规模地质语料库上有较好的识别效果.

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