基于BERT-BiLSTM-CRF的农产品信息文本命名实体识别研究及应用展望

文献类型： 中文期刊

第一作者： 贺子康

作者： 贺子康;杨勇;杨国峰;张欣钰

作者机构：

关键词： 农产品信息;命名实体识别;深度学习模型;信息抽取

期刊名称： 农业展望

ISSN： 1673-3908

年卷期： 2022 年 18 卷 005 期

页码： 105-111

摘要： 命名实体识别是从农产品信息文本数据中有效抽取信息的关键一步,旨在从非结构化文本中确定与农产品特性相关的命名实体.农业领域的命名实体识别研究大多集中在农业病虫害领域,关于农产品信息文本的实体识别研究较少,通过采用BMES标注的方式对爬虫获取的农产品信息文本数据进行标注,提出融合BERT的BiLSTM-CRF深度学习模型对该文本数据进行实体抽取.将该模型与多种神经网络模型的实验结果比较发现,融合BERT的BiL-STM-CRF模型对农作物、地区、富含营养成分等3种命名实体识别的准确率和召回率分别为82.25%和84.54%,明显优于IDCNN-CRF等神经网络模型,说明该方法能有效识别抽取农产品信息文本数据命名实体.基于此,命名实体识别作为中文文本信息抽取的关键技术,在农产品信息推荐系统、智能问答等方面将会有广泛的应用前景.

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