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控制理论与应用《自动化技术与应用》2024年第43卷第3期
ControlTheoryandApplications
DOI:10.20033/j.1003-7241.（2024）03-0035-05.
基于深度学习理论的电子商务商品实体智能识别
屈晶
（雅安职业技术学院，四川雅安625000）
摘要:为了提升电子商务商品实体智能识别的准确性，提出基于深度学习理论的电子商务商品实体智能识别方法。首先将电子商
务商品文本序列的各个字词转换为字词向量，并作为深度学习网络输入，然后深度学习网络根据上下文信息获取特征向量隐
藏序列，产生字词向量矩阵，最后采用Self-Attention映射字词向量矩阵，训练获取权重矩阵，得到分数矩阵，并通过条件随
机设置标注限制，输出电子商务商品命名实体识别结果。实验结果表明，深度学习理论可以提高电子商务商品实体智能识别
效果，具有较高的实际应用价值。
关键词:深度学习；电子商务；商品实体；智能识别；注意力映射
中图分类号：TP391.1文献标识码:A文章编号:1003-7241(2024)03-0035-05
E-commerceCommodityEntityIntelligentIdentification
BasedonDeepLearningTheory
QUJing
(YaanPolytechnicCollege,Yaan625000China)
Abstract:Inordertoimprovetheaccuracyofe-commercecommodityentityintelligentrecognition,thispaperproposesane-commerce
commodityentityintelligentrecognitionmethodbasedondeeplearningtheory.Firstly,eachwordofe-commercecommodity
textsequenceistransformedintowordvector,whichisusedastheinputofdeeplearningnetwork.Then,thehiddensequenceof
featurevectorisobtainedbydeeplearningnetworkaccordingtothecontextinformation,andthewordvectormatrixisgenerat-
ed.Finally,theweightmatrixisobtainedbytrainingandthescorematrixisobtainedbytrainingusingSelf-Attentionmapping
wordvectormatrixsetlabelrestriction.Itoutputse-commercecommoditynamedentityrecognitionresults.Theexperimentalre-
sultsshowthatthedeeplearningt
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