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基于BERT的化妝品標準實體關系抽取技術研究

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摘  要:化妝品標準有助于規(guī)范化妝品市場,同時也是相關部門進行安全監(jiān)管的重要依據。為了解決化妝品標準文本中專有命名實體具有上下文敏感性、長序列存在語義稀釋等問題,本文提出了一種融合了注意力機制的BERT-BiLSTM-Attention-CRF模型來提取文本中的實體和關系,引入的注意力機制能夠優(yōu)化權重分配、消除噪音,進而提高抽取的準確性。(剩余4264字)

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