基于字词向量的BiLSTM-CRF水利工程巡检文本实体识别模型

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摘 要：

命名实体识别是构建水利知识图谱的核心技术。水利工程巡检文本是水利工程最为常见的数据类型，以文本形式记录，没有固定格式与结构，但其包含水利工程安全潜在风险信息，具有价值密度高的特点。针对水利工程巡检文本命名实体识别问题，提出字词向量融合的BiLSTM-CRF模型，首先将巡检文本分别在字维度和词维度进行向量化处理，合并字词向量获取字词向量特征;然后利用BiLSTM神经网络获取序列化后的上下文特征;最后通过CRF进行解码并提取相应实体。（剩余13835字）

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