基于BERT的混合神经网络实体识别方法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共24页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于BERT的混合神经网络实体识别方法.pptx
添加副标题目录PART01PART02BERT模型的原理BERT模型在实体识别中的重要性BERT模型的优势和局限性PART03混合神经网络实体识别方法的原理混合神经网络实体识别方法的应用场景混合神经网络实体识别方法的优势和局限性PART04基于BERT的混合神经网络实体识别方法的技术细节基于BERT的混合神经网络实体识别方法的实现步骤基于BERT的混合神经网络实体识别方法的优化策略PART05实验数据集和实验环境介绍实验结果分析和比较基于BERT的混合神经网络实体识别方法的性能评估PART06基于BERT
基于BERT的电机领域中文命名实体识别方法.pptx
汇报人:/目录0102BERT模型的基本原理BERT模型在命名实体识别中的应用BERT模型的优势与局限性03电机领域中文命名实体识别的挑战现有方法的优缺点分析基于BERT模型的创新点04数据预处理BERT模型训练实体识别与标注性能评估与优化05实验数据集与实验环境介绍实验结果展示结果分析与其他方法的比较06在电机领域中的应用价值对其他领域的可扩展性未来研究方向与挑战汇报人:
基于BERT的电机领域中文命名实体识别方法.docx
基于BERT的电机领域中文命名实体识别方法基于BERT的电机领域中文命名实体识别方法摘要:命名实体识别是自然语言处理中的关键任务之一,在电机领域中,准确识别出文本中的电机相关的实体对于进一步分析和应用是至关重要的。本论文主要提出了一种基于BERT的电机领域中文命名实体识别方法,该方法利用预训练模型BERT作为特征提取器,并采用条件随机场作为标签推理模型。实验结果表明,与传统方法相比,本方法在电机领域命名实体识别任务上取得了显著的性能提升。关键词:命名实体识别;BERT;电机领域;条件随机场1.引言随着互联
基于BERT-BLSTM-CRF的政务领域命名实体识别方法.docx
基于BERT-BLSTM-CRF的政务领域命名实体识别方法基于BERT-BLSTM-CRF的政务领域命名实体识别方法摘要:命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)在自然语言处理领域中起着重要的作用,特别是在政务领域。本论文提出了一种基于BERT-BLSTM-CRF的政务领域命名实体识别方法,该方法利用了预训练的BERT模型,结合BLSTM和CRF模型以提高命名实体识别性能。在实验中,我们使用了来自政务文本的数据集进行评估,并与其他方法进行比较。实验结果表明,所提出的方法在政务领
基于卷积神经网络和Bert的雷达目标识别方法.pdf
本发明公开了一种基于卷积神经网络和Bert的雷达目标识别方法,包括以下步骤:S1,收集数据并划分训练集和测试集,对数据进行强度归一化和重心对齐处理;S2,将上述处理的HRRP样本输入到CNN模块,用CNN对处理后的样本进行提取特征;S3,用Bert处理CNN提取的有效特征,提取更加深层的特征;S4,搭建分类器,对HRRP目标分类,对Bert的输出,再次使用注意力机制,将更有效的特征进行保留,最后采用softmax对网络的输出进行分类;S5,将经过S1处理后的HRRP测试集送入S2、S3、S4步骤中已训练完