基于深度信念网络的地质实体识别方法

• 作者: 叶鹏 张雪英 杜咪 王曙
• 来源期刊: 岩石学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 大数据 地质实体识别 深度信念网络 文本
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 343-351
• 页数: 9页
• 分类号: P628.4
• 字数: 8554字
• 语种: 中文

摘要

地质实体作为地质信息表达的核心要素,对其准确识别是地质文本数据挖掘和应用的重要基础.本文通过分析各种类型文本数据中地质实体信息的描述特点,构建了地质实体信息的标注规范和语料库,设计了基于深度信念网络(DeepBelief Networks)的地质实体识别模型,解决了文本数据中地质实体信息的结构化、规范化处理问题.以矿产资源地质调查报告为实验数据,对本文的地质实体识别方法性能进行了评估分析.结果表明,深度学习模型能够在较小规模语料库的基础上,达到较好的地质实体识别性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张雪英	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	38	592	15.0	23.0
3	王曙	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	2	21	2.0	2.0
7	杜咪	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	3	10	2.0	3.0
11	叶鹏	南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室	2	6	1.0	2.0