基于BERT—BiLSTM—CRF模型的运营商文本命名实体与关系联合提取

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摘要：本文使用大规模预训练汉语模型的 BERT-BiLSTM-CRF 方法，从运营商的非结构化文本数据中联合提取命名实体与关系。首先，通过运营商非结构化文本数据建立运营商文本语料库，对语料进行文本标签标注；然后，提出一种基于运营商文本命名实体与关系提取的 BERT-BiLSTM-CRF 模型方法。实验结果表明，该技术在运营商文本命名实体与关系联合提取中适用性较强，在运营商文本的命名实体与关系联合提取中，F1 值高达 93.2%，可以将该方法应用到实际问题解决中。（剩余4018字）