基于BLSTM_attention_CRF模型的新能源汽车领域术语抽取

摘要

为提高新能源汽车领域术语抽取准确率,面向新能源汽车专利文本提出一种领域术语抽取模型.传统的领域术语抽取方法过度依赖人工定义特征和领域知识,无法自动挖掘隐含特征,其识别性能过度依赖所选特征的质量.从深度学习的角度出发,提出了一种基于attention的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)与条件随机场(conditional random fields,CRF)相结合的领域术语抽取模型(BLSTM_attention_CRF模型),并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正,准确率可达到86％以上,方法切实可行.