基于BiLSTM模型的冶金領域國家標準指標識別研究

打開文本圖片集

摘 要：冶金行業(yè)為集成電路、人工智能、航空航天等重要領域提供必不可少的金屬原材料。冶金國家標準是重要的基礎性戰(zhàn)略資源，在冶金產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮技術性支撐作用。國家標準文本中蘊含大量的關鍵技術性指標，人工逐一識別并抽取的模式在大數(shù)據(jù)時代已無法滿足數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求。本研究采用深度學習算法，對冶金領域的國家標準文本分別開展RNN、GRU和BiLSTM模型的對比實驗，根據(jù)模型性能擇優(yōu)選取最優(yōu)模型。（剩余8717字）