武器工业与军事技术论文_面向武器装备领域的复

文章摘要:针对武器装备中复杂实体的特点，提出了融合多特征后挂载武器装备领域知识的复杂命名实体识别方法。该方法首先使用BERT模型在武器装备领域数据上进行预训练得到数据向量，使用Word2Vec模型学习郑码、五笔、拼音、笔画的上下位特征，获取特征向量。将数据向量和特征向量融合后利用Bi-LSTM模型进行编码，再使用CRF解码得到标签序列。最后基于武器装备领域知识对标签序列进行复杂实体的触发检测，完成复杂命名实体识别。实验使用环球军事网数据作为语料，分析不同的特征组合和神经网络模型下的识别效果。并提出适用评价复杂命名实体识别结果的计算方法。结果表明，提出的挂载领域知识且融合多特征的武器装备复杂命名实体识别方法的F值达到95.37%，优于现有方法，证明了本文方法的有效性。

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