融合偏旁特征的化学命名实体识别研究
尹止戈
陆建峰
南京理工大学 南京 210094
摘要：化学实体识别是构建化学学科知识图谱,形成学科知识体系的基础步骤.中学化学课程语料多为非结构化文本数据,且具有语料少、相同词根相似语义的特性.传统的小规模特定领域的实体识别多基于规则和统计机器学习模型,需要大量的专家辅助和筛选,存在着可移植性弱,扩展维护难的问题.论文针对领域特性构建了基于BiLSTM-CRF的改进模型,融合了偏旁部首的词根向量特征进行化学实体识别.在人教版高中化学教材上进行对比实验,实验表明该方法在F1度量上高于实验中的基准模型,证明了此方法在中学化学知识点实体识别上的有效性.
关键词：深度学习命名实体识别偏旁特征非结构化文本
分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家重点研发计划(2018YFB1004904)
论文发表日期：2023-04-20
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( 809-813,892 )
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