BERT-BiLSTM-CRF模型提升中文专业术语抽取精度

本文主要探讨了"基于BERT嵌入BiLSTM-CRF模型的中文专业术语抽取研究"这一主题，由吴俊等人在2020年4月发表于《情报学报》。该研究关注的是如何通过利用先进的自然语言处理技术来提高中文专业术语的识别和自动抽取精度，这对于提升专业信息检索的准确性和构建领域知识图谱具有重要意义。 文章的核心贡献是提出了一种端到端的模型，它不依赖于人工特征的选择和领域知识的专门输入。模型的基础是谷歌的BERT预训练语言模型，这是一种强大的深度学习工具，能捕捉词语的上下文关系。在此基础上，作者结合了双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)，这两种技术被广泛用于序列标注任务，如命名实体识别。BiLSTM有助于捕获文本中的长期依赖性，而CRF则帮助模型更好地处理序列标注中的标签序列决策问题。 研究者采用了1278条深度学习语料数据作为实验样本，经过模型的训练和测试，结果显示出显著的性能提升。相比于传统的浅层机器学习方法，如左右熵与互信息算法、word2vec相似词算法，以及单纯的BiLSTM-CRF模型，新模型的F1值达到了92.96%，这表明其在专业术语抽取任务上具有明显的优势。 本文不仅介绍了模型的架构和工作原理，还提供了实际应用的详细流程，为中文专业术语库的建设和优化提供了实用的指导。对于那些关注信息技术领域知识挖掘和信息检索的人来说，这篇论文是一个有价值的参考，展示了如何通过深度学习技术来解决中文专业术语抽取这一挑战。