基于深度學習的特征增強式安全事故文本實體識別模型研究

摘要： 為了研究安全事故案例報告中上下文語義指代和復雜領域內容對機器自動識別與抽取信息的性能影響，通過考慮局部特征增強構建了BERT+Multi-CNN+BiGRU+CRF(BMulCBC)模型。BERT負責將非結構化文本轉化輸入，Multi-CNN和BiGRU負責向量局部特征與序列特征編碼，CRF則負責完成準確的實體標簽解碼。研究結果表明：模型實體識別的精確率、召回率和F1值分別為6...