面向礦山機電設備監(jiān)測文本的命名實體識別

摘要： 正確抽取礦山機電設備監(jiān)測文本中的設備名稱、參數(shù)標準、故障位置、故障類型等實體，可以輔助專家盡早發(fā)現(xiàn)異常機電設備、提升分析設備故障的效率和精度。針對礦山機電設備領域實體多為嵌套實體，且具備字符較長、上下文關聯(lián)性較強等特點，提出一種聯(lián)合多粒度特征的實體識別方法，通過機器閱讀理解框架初步確定長序列嵌套實體邊界，采用融合注意力機制的BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡深挖實體間上下文關聯(lián)。實驗結果表明... （共10頁）