典型文献
基于RoBERTa-WWM的旅游领域命名实体识别方法
文献摘要：
针对旅游评论中的实体具有长度较长、结构复杂、嵌套严重的问题,提出一种基于RoBERTa-WWM-BiLSTM-CRF模型的旅游实体识别方法.首先,使用RoBERTa-WWM(A Robustly Optimized BERT Pre-training Approach-Whole Word Masking)预训练语言模型从旅游评论中获得含有先验语义信息的字符向量;其次,引入双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步获得包含上下文信息的文本序列双向表达;最后,通过条件随机场(CRF)输出最优标签序列.使用建立的旅游数据集进行实验,结果表明RoBERTa-WWM-BiLSTM-CRF模型的识别效果优于现有的主流模型,验证了该方法进行命名实体识别的有效性.
文献关键词：
命名实体识别;RoBERTa-WWM;双向长短期;条件随机场
中图分类号：
作者姓名：
李胜楠;徐春
作者机构：
新疆财经大学信息管理学院,新疆乌鲁木齐 830012
文献出处：
引用格式：
[1]李胜楠;徐春-.基于RoBERTa-WWM的旅游领域命名实体识别方法)[J].电脑与信息技术,2022(06):34-38
A类：
B类：
RoBERTa,WWM,旅游领域,命名实体识别,实体识别方法,旅游评论,嵌套,BiLSTM,CRF,Robustly,Optimized,Pre,training,Approach,Whole,Word,Masking,预训练语言模型,先验,语义信息,字符,双向长短期记忆网络,上下文信息,条件随机场,流模型
AB值：
0.31075
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