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检索条件："关键词=序列标注模型 "
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发文量、被引量趋势图

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基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘被引量：13
《中文信息学报》2019年第2期112-121,共10页郁圣卫 卢奇 陈文亮 
国家自然科学基金(61572338;61876115);江苏省高校自然科学研究重大项目(16KJA520001)
细粒度意见挖掘的主要目标是从观点文本中获取情感要素并判断情感倾向。现有方法大多基于序列标注模型,但很少利用情感词典资源。该文提出一种基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘方法,使用领域情感词典在观点文本上构建特征表示...
关键词：细粒度意见挖掘 情感词典 特征表示 序列标注模型 
融合知识的中文医疗实体识别模型
《智能计算机与应用》2021年第3期94-97,共4页刘龙航 赵铁军 
从医疗文本中抽取知识对构建医疗辅助诊断系统等应用具有重要意义。实体识别是其中的核心步骤。现有的实体识别模型大都是基于标注数据的深度学习模型,非常依赖高质量大规模的标注数据。为了充分利用已有的医疗领域词典和预训练语言模型...
关键词：实体识别 序列标注模型 融合知识 
基于ERNIE-CRF-ESL安全隐患文本结构化解析被引量：2
《北京邮电大学学报》2021年第5期107-113,共7页艾新波 郭彦君 谢云昊 陈成 
国家自然科学基金项目(61702047)。
安全隐患描述文本是通过自然语言描述进行记录的,具有主观随意性问题,现有的序列标注相关模型无法从中提取关键知识信息.根据安全隐患描述文本的特点,首先设计了一种适用于安全隐患描述文本的序列标注方法,提出了基于知识集成的增强表示...
关键词：安全隐患描述文本 结构化解析 序列标注模型 
序列标注模型中的字粒度特征提取方案研究——以CCKS2017:Task2临床病历命名实体识别任务为例被引量：9
《图书情报工作》2018年第11期103-111,共9页孙安 于英香 罗永刚 王祺 
国家社会科学基金一般项目“‘区域-国家’电子文件管理整合模型构建与实证研究”(项目编号:11BTQ039)研究成果之一
[目的／意义]针对中文语言表达特点，提出一种含分词标签的字粒度词语特征提取方法，有效提升了中文临床病历命名实体识别任务的F1值，同时该方法可以为其他中文序列标注模型所借鉴。[方法／过程]选取汉语词语的词性标注、关键词权值、...
关键词：命名实体识别 字粒度 特征提取 序列标注模型 条件随机场 临床病历 
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