面向农作物病虫害领域的命名实体识别

作者：谢聪娇; 高静^*; 陈俊杰

来源：内蒙古农业大学学报(自然科学版), 2022, 43(01): 86-90.

DOI：10.16853/j.cnki.1009-3575.2022.01.015

• 命名实体识别
• Bi-LSTM
• CRF
• 病虫害

命名实体识别是信息抽取的基础任务,面向农作物病虫害领域的命名实体识别对于农业信息化建设具有重要意义。为了提高面向农作物病虫害领域命名实体识别的准确率,提出了采用字符级词性标注与自定义领域词典结合双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)+条件随机场模型(CRF)的方法对"病虫害"、"作物"、"地名"、"农药"4类实体词进行识别,该方法的准确率达到了97.10%,因此该模型能够有效应用于农作物病虫害领域的命名实体识别任务。

• 单位
  内蒙古农业大学