一種新的小樣本地表覆蓋命名實體識別方法

摘要： 針對地表覆蓋命名實體識別缺乏足夠標(biāo)注數(shù)據(jù)的問題，該文通過引入領(lǐng)域關(guān)鍵詞增強模型對實體命名規(guī)律理解的思路，提出了一種基于預(yù)訓(xùn)練模型的小樣本命名實體識別方法。該方法采用MacBERT層提取深層語義信息，利用BiLSTM層處理長距離的上下文依賴，同時通過CRF層優(yōu)化序列標(biāo)注的整體一致性。在模型訓(xùn)練初期，收集地表覆蓋領(lǐng)域關(guān)鍵詞和文本數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)提升數(shù)據(jù)的多樣性，避免模型過擬合... （共11頁）