軍事動(dòng)向文本包含了豐富的情報(bào)信息,因目前對(duì)非結(jié)構(gòu)化格式數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理仍以人工研判為主,故嚴(yán)重制約了情報(bào)分析的智能化水平,已成為信息系統(tǒng)情報(bào)分析的瓶頸。為了提升文本分析效率,提出使用條件隨機(jī)場（CRF）與長短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相結(jié)合的LSTM-CRF模型,通過加入預(yù)先訓(xùn)練的字嵌入向量及不同詞位標(biāo)注集,對(duì)軍事動(dòng)向文本進(jìn)行實(shí)體識(shí)別。試驗(yàn)分析表明,LSTM-CRF模型簡化了傳統(tǒng)實(shí)體識(shí)別過程,實(shí)體識(shí)別準(zhǔn)確度可達(dá)86%,具有工程實(shí)用性。 

【文章來源】：指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2020,11(06)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

LSTM?CRF模型

LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

試驗(yàn)流程

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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