超级会员免费看
本文提出基于Paragraph-BERT-CRF的神经网络架构来识别科技论文摘要中的语步功能信息，利用BERT的注意力机制和段落上下文信息，提高识别准确率。实验表明，该模型在测试集上的精确率、召回率和F1值均优于CRF、BERT-CRF等基线模型。
摘要
【目的】 致力于自动识别科技论文摘要中的语步功能信息,明确论文的研究目的、研究方法、研究结果和研究结论,有助于快速获取文献主要内容,实现智能化语义检索。【方法】 提出基于Paragraph-BERT-CRF神经网络架构的摘要语步识别模型
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
评论 2
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
摘要
【目的】 致力于自动识别科技论文摘要中的语步功能信息,明确论文的研究目的、研究方法、研究结果和研究结论,有助于快速获取文献主要内容,实现智能化语义检索。【方法】 提出基于Paragraph-BERT-CRF神经网络架构的摘要语步识别模型
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
