面向煤矿安全领域的实体识别研究

摘要

煤矿安全领域实体识别是煤矿智能化的重要基础。针对煤矿安全领域无公开标注集且资料信息匮乏等问题,提出一种多轮次半自动化实体标注方法,在显著减少人工标注成本的同时,成功构造了煤矿安全领域的实体数据集。继而借鉴迁移学习的思想,将预训练语言模型RoBERTa作为词嵌入层,由双向长短期记忆网络和条件随机场进行语义解码,同时针对煤矿语料特征稀疏的特点引入注意力机制,进一步增强特征,由此构建了煤矿安全领域实体识别模型。经过实验表明该模型在煤矿安全数据集上的表现优于当下主流实体识别模型。