基于命名实体识别的案件信息提取方法

摘要

本发明公开了一种基于命名实体识别的案件信息提取方法，包括以下具体步骤：S1、对原始的案情文本数据进行数据预处理；S2、基于biLSTM‑CRF模型构建命名实体识别模型；S3、在步骤S1数据预处理阶段加入分词流程，将中文文本内容划分成多个语义单元，将分词信息与字序列共同作为输入数据传入命名实体识别模型；在步骤S2嵌入层的字向量序列结构的基础上加入分词信息，通过拼接字向量和分词信息，得到新的特征向量序列并传入biLSTM层进行学习训练。本发明提取每个字在当前文本中的位置信息，该部分信息扩充了原始数据的特征维度，提升模型的处理能力。同时将模型的最小语义单元从字符扩展到词语，有效地提升了模型对复杂实体的识别能力。