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基于深度学习的特征增强式安全事故文本实体识别模型研究

目录

一、内容简述................................................3

1.研究背景..............................................4

2.研究意义..............................................5

3.文档结构..............................................6

二、相关工作................................................7

1.国内外研究现状........................................9

2.深度学习在文本实体识别中的应用.......................10

3.特征增强技术的发展...................................11

三、方法论.................................................12

1.数据预处理...........................................14

文本清洗..............................................14

实体标注..............................................16

特征提取..............................................16

2.模型构建.............................................17

基于卷积神经网络的实体识别............................18

基于Transformer的实体识别.............................19

3.特征增强方法.........................................20

词嵌入................................................21

上下文编码............................................22

卷积操作..............................................23

注意力机制............................................24

4.模型训练与优化.......................................26

训练策略..............................................27

正则化方法............................................28

评估指标..............................................30

四、实验设计与结果分析.....................................31

1.实验数据集...........................................32

2.实验设置.............................................33

3.实验结果.............................................34

实体识别准确率........................................35

实体识别召回率........................................37

4.结果讨论.............................................37

特征增强对模型性能的影响..............................39

不同模型结构的比较....................................40

参数优化效果..........................................41

五、结论与展望.........