基于BERT—BiLSTM—CRF模型的运营商文本命名实体与关系联合提取

摘要

本文使用大规模预训练汉语模型的BERT-BiLSTM-CRF方法,从运营商的非结构化文本数据中联合提取命名实体与关系。首先,通过运营商非结构化文本数据建立运营商文本语料库,对语料进行文本标签标注;然后,提出一种基于运营商文本命名实体与关系提取的BERT-BiLSTM-CRF模型方法。实验结果表明,该技术在运营商文本命名实体与关系联合提取中适用性较强,在运营商文本的命名实体与关系联合提取中,F1值高达93.2%,可以将该方法应用到实际问题解决中。