基于BERT的突发事件文本自动标注方法

摘要

信息提取技术是自然语言处理技术的关键技术之一,其中最主要的任务是事件元素提取.本文利用深度学习网络模型实现信息提取任务进行了深入研究.训练数据来源于上海大学构建的CEC已标注的语料库.相比于采用手工设立规则的识别方式和BiLSTM网络模型,本文通过对数据进行预处理和搭建BERT-BiLSTM-CRF深度网络模型,对文本数据训练实现标注,在时间、报道时间、参与对象的识别准确率上均有所提升.