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融合BERT、双向长短记忆网络和条件随机场的电力设备缺陷文本实体抽取

陈鹏邰彬石英金杨孔力汪进锋

电网技术2023，Vol.47Issue(10)：4367-4375,9.

电网技术2023，Vol.47Issue(10)：4367-4375,9.DOI:10.13335/j.1000-3673.pst.2022.1999

融合BERT、双向长短记忆网络和条件随机场的电力设备缺陷文本实体抽取

Text Entity Extraction of Power Equipment Defects Based on BERT-BI-LSTM-CRF Algorithm

陈鹏 ¹邰彬 ¹石英 ²金杨 ¹孔力 ¹汪进锋¹

作者信息

1. 广东电网有限责任公司电力科学研究院,广东省广州市 510080||广东省电力装备可靠性企业重点实验室,广东省广州市 510080
2. 武汉理工大学自动化学院,湖北省武汉市 430070
折叠

摘要

关键词

电力设备缺陷文本/命名实体抽取/改进BERT算法/语义信息/输出层/局部最优

Key words

power equipment defect text/named entity recognition/improved BERT algorithm/semantic information/output layer/local optimum

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

陈鹏,邰彬,石英,金杨,孔力,汪进锋..融合BERT、双向长短记忆网络和条件随机场的电力设备缺陷文本实体抽取[J].电网技术,2023,47(10):4367-4375,9.

基金项目

南方电网公司科技项目(036100KK52200021(GDKJXM20200443)).Project Supported by Science and Technology Project of China Southern Power Grid(036100KK52200021(GDKJXM20200443)). （036100KK52200021(GDKJXM20200443）

电网技术

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：1000-3673

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