基于文本特征增强的电力命名实体识别

作者：刘文松; 胡竹青; 张锦辉; 刘雪菁; 林峰; 俞俊^*

来源：电力系统自动化, 2022, 46(21): 134-142.

• 电力实体识别
• 低粒度分词
• 单词构造特征
• 词级双向门控循环单元

针对电力领域语料规模小、实体嵌套、实体缩写等特点，提出基于文本特征增强的实体识别方法。首先，通过预设词库和低粒度分词的方式，在合理利用中文单词蕴含的语义信息的同时，降低分词传递误差的影响。其次，设计词级双向门控循环单元学习中文单词构造特征，融合词性和词长特征后，与单词向量拼接成为单词增强向量。然后，基于双向门控循环单元-注意力机制-条件随机场完成实体识别模型的构建和训练。在此基础上，采用电力领域语料库进行验证，F1分数为87.02%，证实了电力命名实体识别效果。

• 单位
  国网电力科学研究院有限公司