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定義抽取是從非結(jié)構(gòu)化文本中自動識別定義句的任務(wù)，定義抽取問題可建模為句子中術(shù)語及相應(yīng)定義的序列標(biāo)注問題，并利用標(biāo)注結(jié)果完成抽取任務(wù)。針對傳統(tǒng)的定義抽取方法在抽取定義特征過程中費時且容易造成錯誤傳播的不足，提岀一個基于雙向長短時記憶（BSTM）的序列標(biāo)注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對輸入文本進(jìn)行自動化定義抽取。通過將原始數(shù)據(jù)輸入到 BILSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，完成輸入句的征表示，并采用基于LSTM的解碼器進(jìn)行解碼得到標(biāo)注結(jié)果。在 Wikipedia英文數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，該精確率、召回率和F1值分別為94.21%90.10%和92.11%，有效提升了基準(zhǔn)模型效果。
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