２０２３年５月第５１卷第９期机床与液压ＭＡＣＨＩＮＥＴＯＯＬ＆ＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＭａｙ２０２３Ｖｏｌ.５１Ｎｏ.９ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ.ｉｓｓｎ.１００１－３８８１.２０２３.０９.０１７本文引用格式：曹现刚，吴可昕，张梦园，等．基于ＢＥＲＴ的煤矿装备维护知识命名实体识别研究［Ｊ］．机床与液压，２０２３，５１（９）：１０３－１０８．ＣＡＯＸｉａｎｇａｎｇ，ＷＵＫｅｘｉｎ，ＺＨＡＮＧＭｅｎｇｙｕａｎ，ｅｔａｌ．Ｃｏａｌｍｉｎｅｅｑｕｉｐｍｅｎｔｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅｋｎｏｗｌｅｄｇｅｎａｍｅｄｅｎｔｉｔｙｒｅｃ⁃ｏｇｎｉｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＢＥＲＴ［Ｊ］．ＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆Ｈｙｄｒａｕｌｉｃｓ，２０２３，５１（９）：１０３－１０８．收稿日期：２０２２－０３－０７基金项目：国家自然科学基金重点资助项目（５１８３４００６）；国家自然科学基金面上项目（５１８７５４５１）作者简介：曹现刚（１９７０—），男，博士，教授，研究方向为设备健康维护与管理、机器人技术、煤矿机电装备智能化。Ｅ－ｍａｉｌ：ｃａｏｘｇ＠ｘｕｓｔ.ｅｄｕ.ｃｎ。通信作者：吴可昕（１９９６—），女，硕士研究生，研究方向为设备健康维护与管理。Ｅ－ｍａｉｌ：２９１８２４３４３＠ｑｑ.ｃｏｍ。基于ＢＥＲＴ的煤矿装备维护知识命名实体识别研究曹现刚１，２，吴可昕１，２，张梦园１，２，段雍１，２，李鹏飞１，２（１.西安科技大学机械工程学院，陕西西安７１００５４；２.陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室，陕西西安７１００５４）摘要：为解决煤矿装备维护知识中语义复杂、实体识别困难的问题，以自建的煤矿装备维护知识语料库为研究对象，提出一种基于ＢＥＲＴ的煤矿装备维护知识命名实体识别方法。利用ＢＥＲＴ获取词的语义、归属及位置信息，增强词向量的语义表征能力；然后将词向量序列输入ＢｉＬＳＴＭ层，获取上下文信息并提取长距离特征；最后利用ＣＲＦ对序列标记进行合法性约束；并对模型进行超参数优化，减少特征损失并提高学习效率。实验结果表明：所提方法准确率、召回率和Ｆ１值显著提升，分别达到９０.３２％、９３.８２％、９１.５４％，证明该模型有效改善了煤矿装备维护实体中一词多义及重叠实体识别困难问题。关键词：煤矿装备维护；命名实体识别；一词多义；重叠实体中图分类号：ＴＨ１７ＣｏａｌＭｉｎｅＥｑｕｉｐｍｅｎｔＭａｉｎｔｅｎａｎｃｅＫｎｏｗ...
