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基于BERT的化妝品標準實體關(guān)系抽取技術(shù)研究

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摘  要：化妝品標準有助于規(guī)范化妝品市場，同時也是相關(guān)部門進行安全監(jiān)管的重要依據(jù)。為了解決化妝品標準文本中專有命名實體具有上下文敏感性、長序列存在語義稀釋等問題，本文提出了一種融合了注意力機制的BERT-BiLSTM-Attention-CRF模型來提取文本中的實體和關(guān)系，引入的注意力機制能夠優(yōu)化權(quán)重分配、消除噪音，進而提高抽取的準確性。（剩余4264字）

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