基于XLNet的物联网领域命名实体识别

摘要：

为了提高物联网领域实体识别能力,提出基于XLNet的命名实体识别模型.通过分析物联网实体的语义特征及需求,将物联网领域的感知单元、计算单元、执行单元、消息单元、服务单元、位置单元和观测单元抽象为实体,以此自建数据集.基于XLNet模型构建"XLNet+Bi-LSTM+Attention+CRF"命名实体识别模型,并与其他语言模型作对比分析.实验结果表明,该模型能够更好地挖掘文本信息,提高物联网领域实体识别的准确性,F1值达到了95.18％,能够较好地应用于物联网领域命名实体识别任务.

关键词：物联网、命名实体识别、词向量、XLNet、语言模型

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：陕西省重点产业创新链群-工业领域项目;陕西省重点产业创新链群项目

在线出版日期：2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：21-26