面向矿山机电设备监测文本的命名实体识别

摘要： 正确抽取矿山机电设备监测文本中的设备名称、参数标准、故障位置、故障类型等实体，可以辅助专家尽早发现异常机电设备、提升分析设备故障的效率和精度。针对矿山机电设备领域实体多为嵌套实体，且具备字符较长、上下文关联性较强等特点，提出一种联合多粒度特征的实体识别方法，通过机器阅读理解框架初步确定长序列嵌套实体边界，采用融合注意力机制的BiLSTM神经网络深挖实体间上下文关联。实验结果表明... （共10页）