面向不平衡数据的机械设备故障命名实体识别

摘要： 命名实体识别作为构建知识图谱的基础任务，其识别效果直接影响知识图谱的质量。在实际生产中，机械故障数据通常包含大量的领域专业词汇，同时实体类型普遍存在分布不平衡的问题，这对准确识别故障实体构成了挑战。通用领域实体识别方法在这一领域效果欠佳，从而降低了知识图谱的质量。为应对上述问题，提出一种融合焦点损失(Focal Loss)函数和专业词典的实体识别方法。该方法使用Focal Lo... （共9页）