Indexed by：
Abstract：
本发明公开了基于机器阅读理解的BiLSTM‑BiDAF命名实体识别方法，首先，为了充分挖掘文本的上下文特征，使用NEZHA获取全文语境信息，并进一步通过BiLSTM提取局部特征，以加强模型对局部依赖信息的捕获能力。其次，引入双向注意力机制学习文本与实体类别之间的语义关联。最后，设计基于门控机制的边界检测器加强实体边界的相关关系，预测出实体在文本中的位置，同时通过建立答案数量检测器，将无答案问题识别出来。本发明在CCKS2020中文电子病历和CMeEE数据集上进行了实验，结果表明本发明构建的模型能有效识别文本中的命名实体。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明申请
Patent No.： CN202210052780.9
Filing Date： 2022-01-18
Publication Date： 2022-05-13
Pub. No.： CN114492441A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
