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基于SciBERT-BiLSTM-CRF-wordMixup的软件实体识别研究
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作者 潘雪莲 钱雨菲 王宪雨 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第10期75-85,共11页
[目的/意义]软件在现代科学研究中发挥着重要作用,高效识别学术文献中的软件实体对深入认识软件的学术价值、促进软件可持续发展和学术生态体系均衡发展具有重要意义。[方法/过程]本研究首先对软件实体进行定义;然后基于小型知识库的程... [目的/意义]软件在现代科学研究中发挥着重要作用,高效识别学术文献中的软件实体对深入认识软件的学术价值、促进软件可持续发展和学术生态体系均衡发展具有重要意义。[方法/过程]本研究首先对软件实体进行定义;然后基于小型知识库的程序辅助标注方案,构建软件实体识别领域语料库;在此基础上,提出改进的SciBERT-BiLSTM-CRF-wordMixup模型并对该模型的识别效果进行评估。[结果/结论]实验结果显示,本研究提出的改进模型SciBERT-BiLSTM-CRF-wordMixup在软件实体识别任务中表现最优,其整体F1值达到87.5%,说明该模型能够有效地从学术论文文本中识别出软件及其相关信息实体。 展开更多
关键词 软件实体识别 命名实体识别 深度学习 数据增强 SciBERT
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