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Position: Home > Articles > Agricultural named entity recognition method based on XLNet Journal of Agricultural University of Hebei 2023,46 (4) 111-117

基于XLNet的农业命名实体识别方法

作者：

陈明;顾凡

单位：

关键词：

农业文本;命名实体识别;XLNet模型;预训练语言模型;迭代膨胀卷积

摘要：

随着农业领域人工智能的研究不断深入,农业文本中命名实体识别是其他任务开展的基础之一.鉴于农业领域缺乏公开语料库,本文构建了自己的农业文本的注释语料库.针对目前存在的文本语义表达不足、缺乏语境特征、词向量多样性表达困难等问题,本文提出了基于XLNet(Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding,XLNet)的农业命名实体识别模型XLNet-IDCNN-CRF.嵌入层XLNet对于输入文本进行向量化表示,丰富文本的语义信息,缓解一词多义问题,通过编码层迭代膨胀卷积神经网络(Iterated Dilated Convolutional Neural Network,IDCNN)并行计算减少训练时间,获取文本特征信息,结合起来输入到输出层条件随机场模型(Conditional Random Field,CRF)识别标签信息,输出最优序列.本文在自建语料库上准确率达到 95.58%,召回率 92.36%,F1 值 93.91%,对比优于其他模型.实验结果表明,XLNet-IDCNN-CRF模型能够较好地完成农业命名实体识别任务.

译名：

Agricultural named entity recognition method based on XLNet

关键词：

agricultural text%named entity recognition%XLNet model%pretrained language model%iterative dilated convolution

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