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[目的/意义]针对藏医古籍知识组织与开发不足的问题，利用混合深度学习方法构建面向藏医古籍的命名实体识别模型，为藏医古籍知识的深度开发与利用提供方法支持。[方法/过程]根据藏医古籍知识特点，构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型。以《四部医典》为数据集，在人工标注与文本预处理的基础上，进行命名实体识别实验，并将实验结果与其他3种常见模型进行对比分析。[结果/结论]ALBERT-BiLSTM-CRF模型对藏医古籍实体识别效果最好，F1-score达到96.28%,与其他方法相比提升约7个百分点。 相似文献
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