基于Bi-LSTM-CRF算法的气象预警信息质控系统的实现

• 作者: 刘宜轩 张亚力 张淑静 李腾 杨彬 汪翔 苗开超
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: Bi-LSTM-CRF 中文分词 气象预警 信息质控 智能检测
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 应用与开发
• 页码范围: 111-115
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4489字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.06.019

摘要

本文采用双向长短期记忆网络条件随机场(Bi-LSTM-CRF)算法,通过双向循环神经网络(Bi-LSTM)对已有的合法预警信息文本数据集和开放域中文分析公开数据集进行训练;采用CRF序列标注法有效地结合了预警前后的标签信息对分词进行序列标注;使用该算法建立的气象预警信息质控系统已应用在安徽省突发事件预警信息发布系统,在实际应用的过程中充分证明基于神经网络的气象预警信息质控系统能直接有效地对新的预警信息中可能含有的敏感字(词)、错别字等进行智能监测,以帮助监测人员进行气象预警判断,从而可以对发布的气象预警信息起到质量把关的作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨彬		6	8	1.0	2.0
2	苗开超		8	3	1.0	1.0
3	张淑静		6	3	1.0	1.0
4	汪翔		2	2	1.0	1.0
5	李腾	安徽大学电气工程与自动化学院	5	3	1.0	1.0
6	张亚力		4	1	1.0	1.0
7	刘宜轩		1	1	1.0	1.0