基于Bert-CRF的变电站防汛命名实体识别方法技术

本发明专利技术属于变电站防汛技术领域，具体涉及一种基于Bert

【技术实现步骤摘要】
基于Bert
‑
CRF的变电站防汛命名实体识别方法


[0001]本专利技术属于变电站防汛
，具体涉及一种基于Bert
‑
CRF的变电站防汛命名实体识别方法。

技术介绍

[0002]防汛数据文本通常存在一定的缺损、不规范以及格式不统一的问题，因此传统的数值分析与统计学方法对于此类数据的处理略显乏力，导致文本数据中所蕴含的知识无法得到有效利用。倘若对防汛文本数据进行标注并采取命名实体识别技术，将文本数据蕴含的经验知识与现场情况等信息进行挖掘，对于满足运维工作的及时高效、保障变电站安全具有重大意义。
[0003]数据标注是对数据再加工的一种行为，是有效利用数据的前提，目前，已有针对单一领域的标注系统，如计算机视觉领域中的静态图像行为标注，然而针对防汛领域仍依靠传统的人工标注，已逐渐不能适应海量数据标注的需求，亟需更为高效率的标注方式，而命名实体识别技术可以从一段文本中，识别出具有特定意义的实体，近年来广泛应用在金融和医学领域，但在防汛领域的应用仍处于初级阶段，同其他文本数据相比，防汛数据文本具有以下三本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Bert
‑
CRF的变电站防汛命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取防汛文本数据并标注；步骤S2：构建并训练基于Bert
‑
CRF的防汛命名实体识别模型；步骤S3：利用模型得出最优实体标签。2.根据权利要求1所述的基于Bert
‑
CRF的变电站防汛命名实体识别方法，其特征在于，步骤S1所述获取防汛文本数据并标注，包括：步骤S11：从众多数据中提取防汛文本数据；步骤S12：采用半监督学习中的字级标注，对步骤S11所述防汛文本数据进行半自动BIO标签标注。3.根据权利要求2所述的基于Bert
‑
CRF的变电站防汛命名实体识别方法，其特征在于，步骤S2所述构建并训练基于Bert
‑
CRF的防汛命名实体识别模型，包括：将Bert模型的softmax层用CRF层替换，建立基于Bert
‑
CRF的防汛命名实体识别模型，所述模型包括输入层、Bert层和CRF层，利用标注过的防汛文本数据对所述模型进行训练。4.根据权利要求3所述的基于Bert
‑
CRF的变电站防汛命名实体识别方法，其特征在于，步骤S3所述利用模型得出最优实体标签，包括：步骤S31：在输入层中输入需要进行命名实体识别的防汛文本数据；步骤S32：利用Bert层将输入的防汛文本数据生成包含丰富语义信息的动态词向量，并在词向量中融入上下文特征；步骤S33：利用CRF层约束词向量的输出，得出句子的最优实体标签。5.一种基于Bert

【专利技术属性】
技术研发人员：刘善峰，姚德贵，宋伟，石英，智海燕，李哲，王超，王津宇，梁允，袁少光，田杨阳，毛万登，邱卡特，曲锋，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司武汉理工大学，
类型：发明
国别省市：