| 基于DBNet和CRNN算法的端到端企业实体识别 |
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| 引用本文： | 王戈,黄浩,汪沛洁,郑昕.基于DBNet和CRNN算法的端到端企业实体识别[J].湖北大学学报(自然科学版),2022(4):481-488. |
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| 作者姓名： | 王戈 黄浩 汪沛洁 郑昕 |
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| 作者单位： | 1. 湖北大学物理与电子科学学院铁电压电材料与器件湖北省重点实验室;2. 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室;3. 湖北大学计算机与信息工程学院新能源与智慧物联实验室 |
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| 基金项目： | 湖北省自然科学基金指导性计划项目(ZRMS2018000883)资助； |
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| 摘 要： | 随着深度学习技术的发展，文字识别与自然语言处理近年来受到广泛关注.结合文字识别与自然语言处理技术解决传统方法无法处理的问题，成为企业提高自身竞争力的重要利器.自然场景文字识别分为文字的检测和识别，两者缺一不可.本研究针对传统算法存在准确率低、识别速度慢及模型不轻量化等问题，提出一种基于DBNet的检测算法，结合CRNN的识别算法，辅以CTC loss来实现端到端的企业实体识别.此外，增加命名实体识别模块，提升了识别的准确度.在实验阶段，选择准确率(Precision, P)和识别速率(False Alarm, FA)作为评价指标，实验结果表明，本算法在数据集上，有较高的准确率和较快的识别速率，验证了所提出的改进方法并具有较好的效果.
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| 关 键 词： | 深度学习 DBNet CRNN 命名实体识别 |
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