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基于BERT⁃BiLSTM⁃CRF的非法出入境笔录文本提取模型
1
作者
郭婧婧
李俊杰
+1 位作者
周卫
韦艳艳
《计算机应用文摘》
2023年第13期43-45,共3页
为提高非法出入境笔录信息提取方面的命名实体识别能力,提出了一种融合语言模型的非法出入境笔录信息提取模型。该模型首先利用BERT模型对输入序列中的单词进行编码,得到每个单词的向量表示,然后将这些向量输入到BiLSTM网络中,利用LSTM...
为提高非法出入境笔录信息提取方面的命名实体识别能力,提出了一种融合语言模型的非法出入境笔录信息提取模型。该模型首先利用BERT模型对输入序列中的单词进行编码,得到每个单词的向量表示,然后将这些向量输入到BiLSTM网络中,利用LSTM网络对输入序列进行建模,学习输入序列中的上下文信息和语法结构等。最后,通过一个CRF层对BiLSTM网络的输出进行标注,从而得到最终的输出序列。实验结果表明,该模型能较好地应用于非法出入境笔录文本提取的任务。在与广西边防检查总站的合作项目里,最终将该模型应用于实际生产工作中,为边检警方的笔录提取工作提供便利。
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关键词
非法出入境笔录文本
命名实体识别
BERT预训练语言模型BiLSTM
CRF
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职称材料
题名
基于BERT⁃BiLSTM⁃CRF的非法出入境笔录文本提取模型
1
作者
郭婧婧
李俊杰
周卫
韦艳艳
机构
广西
民族大学
广西
出入境
边防
检查
总站
信息
科技处
出处
《计算机应用文摘》
2023年第13期43-45,共3页
文摘
为提高非法出入境笔录信息提取方面的命名实体识别能力,提出了一种融合语言模型的非法出入境笔录信息提取模型。该模型首先利用BERT模型对输入序列中的单词进行编码,得到每个单词的向量表示,然后将这些向量输入到BiLSTM网络中,利用LSTM网络对输入序列进行建模,学习输入序列中的上下文信息和语法结构等。最后,通过一个CRF层对BiLSTM网络的输出进行标注,从而得到最终的输出序列。实验结果表明,该模型能较好地应用于非法出入境笔录文本提取的任务。在与广西边防检查总站的合作项目里,最终将该模型应用于实际生产工作中,为边检警方的笔录提取工作提供便利。
关键词
非法出入境笔录文本
命名实体识别
BERT预训练语言模型BiLSTM
CRF
Keywords
illegal entry and exit transcripts
named-entity recognition
bert pre trained language model
BiL STM
CRF
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BERT⁃BiLSTM⁃CRF的非法出入境笔录文本提取模型
郭婧婧
李俊杰
周卫
韦艳艳
《计算机应用文摘》
2023
0
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