基于数据增强的作战体系命名实体识别研究
王小龙1
王暖臣2
穆歌2
阎晓培2
李新津2
1.军事科学院系统工程研究院 北京 100141;93236部队 北京 1000852.军事科学院系统工程研究院 北京 100141
摘要：针对作战体系的命名实体识别面临的文本结构复杂、实体边界模糊、实体数量不平衡等难题,提出一种基于数据增强的作战体系命名实体识别方法.首先,基于开源数据构建了作战体系语料库,根据美国国防部体系结构框架元模型确定作战体系实体类型,并制定了标注规则.其次,构建RoBERTa-BILSTM-CRF模型开展作战体系实体识别.最后,设计了基于大语言模型的数据增强方法,从语法和语义两个层次使用大语言模型增强原始数据,解决作战体系语料中实体数量不平衡的问题,提高模型识别效果.实验结果表明,基于增强后的数据集训练的模型在准确率、召回率及F1值上均有所提升.
关键词：实体识别大语言模型数据增强深度学习
分类号：P413(大气探测（气象观测）)
论文发表日期：2025-05-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 23-27,106 )
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