基于RoBERTa的中医药专利命名实体识别

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［摘 要］ 中医药发明专利的成分及功能实体具有种类复杂、歧义繁多等特点。针对传统命名实体识别方法无法充分获取其中的语义特征表示，上下文信息及一词多义等问题，提出一种中医药发明专利命名实体识别模型，该模型将RoBERTa-WWM预训练模型、双向长短期记忆（BiLSTM）网络、条件随机场（CRF）三个模块串联结合，将专利摘要依次通过RoBERTa-WWM进行语义提取生成含有先验知识的语义词嵌入；BiLSTM网络增强词嵌入中的上下文特征信息；CRF解码序列，输出概率最大结果。（剩余10732字）

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