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| 基于混合深度学习的藏医古籍命名实体识别研究 | |
| 引用本文： | 刘佳,边俊伊.基于混合深度学习的藏医古籍命名实体识别研究[J].现代情报,2023(11):37-46. |
| 作者姓名： | 刘佳 边俊伊 |
| 作者单位： | 吉林大学商学与管理学院 |
| 基金项目： | 教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于数据生态的图书馆知识服务价值共创的演化机制、模拟实验及优化研究”(项目编号:19YJA870007)； |
| 摘 要： | 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。 |
| 关 键 词： | 混合深度学习 命名实体识别 ALBERT 双向长短期记忆网络 条件随机场 藏医古籍 知识组织 《四部医典》 |