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摘要:
文章提出一种基于ELECTRA-CRF的电信网络诈骗案件文本命名实体识别模型.该模型首先将标注后的语料输入ELECTRA模型,得到以字为颗粒度的状态转移特征;然后由CRF模型计算转移分数,判断当前位置与其相邻位置字符的实体标注组合;最后将该模型与BERT-CRF模型、RoBERTa-CRF模型进行对比.实验结果表明,文中模型在运算效率上明显优于其他两种深度学习模型,且准确度、召回率和调和平均值并未有太大损失,可以很好地应用于电信网络诈骗案件的命名实体识别中.
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文献信息
篇名 基于ELECTRA-CRF的电信网络诈骗案件文本命名实体识别模型
来源期刊 信息网络安全 学科
关键词 命名实体识别 ELECTRA模型 电信网络诈骗
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 技术研究
研究方向 页码范围 63-69
页数 7页 分类号 TP309
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-1122.2021.06.008
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研究主题发展历程
节点文献
命名实体识别
ELECTRA模型
电信网络诈骗
研究起点
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引文网络交叉学科
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