一种基于ALBERT的科协活动命名实体识别的方法

摘要

本发明公开了一种基于ALBERT的科协活动命名实体识别的方法，包括将输入的科协活动文本转化为词向量；将输入的词向量进行编码，提取全文特征信息；学习标签之间的约束，输出概率最高的标签序列。本发明提出ALBERT‑BiGRU‑ATTENTION‑CRF命名实体识别模型，模型可以在评估各级科协对改革实施方案中改革要点落实情况的过程中，降低人工参与度，提高工作效率，正确获取科协活动实体类型。实验表明，ALBERT‑BiGRU‑ATTENTION‑CRF模型相比于BiGRU‑CRF模型F1值提高了1.3％。本发明所用模型可以获得较好地识别效果，有效地减少了在评估过程中人工参与度，提高工作效率，后续应将其他领域内的活动文本涵盖进来，扩大数据集规模，进一步拓宽模型的应用范围。