基于BLSTM_Attention_CRF模型的新能源汽车领域术语抽取

为提高新能源汽车领域术语抽取准确率,面向新能源汽车专利文本提出一种领域术语抽取模型。传统的领域术语抽取方法过度依赖人工定义特征和领域知识,无法自动挖掘隐含特征,其识别性能过度依赖所选特征的质量。因此,从深度学习的角度出发,提出了一种基于Attention的双向长短时记忆网络（bidirectional long short-term memory,BLSTM）与条件随机场（conditional random fields,CRF）相结合的领域术语抽取模型（BLSTM_Attention_CRF模型）,并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正,准确率可达到86%以上,该方法切实可行。     

基于主动MCNN-SCRF的新能源汽车命名实体识别

新能源汽车命名实体存在实体边界模糊,多为未登录词,现存标注样本较少等问题,识别精确率和召回率较低。据此,提出了一种基于多通道神经网络（Multiple Channel Neural Network,MCNN）的新能源汽车实体识别模型,该模型融合了字词特征和片段特征,不再将实体识别当作传统的序列标注任务,利用半马尔科夫条件随机场（Semi-Markov CRF,SCRF）针对片段特征建模,对输入的句子切分片段并对片段整体分配标记,同时完成实体边界的识别和实体分类,弥补了传统字词序列标注模型采用局部标记区分实体边界的不足。为解决现存标注样本较少的问题,在训练模型的过程中,引入了一种基于不确定性和相似度相结合的主动学习（Active Learning,AL）。通过多组对比实验表明,该模型在大幅度减少人工标注量的同时,能够提高识别精确率和召回率。