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摘要:
围绕深度学习在NLP领域的应用,分析了BiLSTM、CRF、BERT、ALBERT的结构组成、运行机理及发展演进,提出使用ALBERT-BiLSTM-CRF模型提取联合训练文书信息实体的方法,并使用联合训练文书进行实验验证,最后用该模型的信息实体提取实验结果和模型训练时间与以往其他模型进行对比分析,得出该模型的综合性能情况,为下步深度学习技术在联合训练文书信息提取方面的实践应用提供参考.
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文献信息
篇名 基于Albert的联合训练文书信息提取方法研究
来源期刊 信息工程大学学报 学科
关键词 Albert 联合训练文书 信息提取 方法研究
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 软件工程
研究方向 页码范围 228-233
页数 6页 分类号 TP391.1
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0673.2021.02.016
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研究主题发展历程
节点文献
Albert
联合训练文书
信息提取
方法研究
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息工程大学学报
双月刊
1671-0673
41-1196/N
大16开
郑州市科学大道62号
2000
chi
出版文献量(篇)
2792
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9088
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