机床与液压

作者：曹现刚，吴可昕，张梦园，段雍，李鹏飞

单位：西安科技大学机械工程学院;陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室；西安科技大学机械工程学院;陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室；西安科技大学机械工程学院;陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室；西安科技大学机械工程学院;陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室；西安科技大学机械工程学院;陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室

关键词：煤矿装备维护;命名实体识别;一词多义;重叠实体

基金：国家自然科学基金重点资助项目 （51834006）;国家自然科学基金面上项目（51875451）

为解决煤矿装备维护知识中语义复杂、实体识别困难的问题，以自建的煤矿装备维护知识语料库为研究对象，提出一种基于BERT的煤矿装备维护知识命名实体识别方法。利用BERT获取词的语义、归属及位置信息，增强词向量的语义表征能力；然后将词向量序列输入BiLSTM层，获取上下文信息并提取长距离特征；最后利用CRF对序列标记进行合法性约束；并对模型进行超参数优化，减少特征损失并提高学习效率。实验结果表明：所提方法准确率、召回率和?F1?值显著提升，分别达到90.32%、93.82%、91.54%，证明该模型有效改善了煤矿装备维护实体中一词多义及重叠实体识别困难问题。

来源：2023年第9期

《机床与液压》期刊编辑部

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