泰岳語義工廠_詞法分析_分詞|中文分詞、命名實體|實體識別、地址識別、時間抽取、機構(gòu)識別、姓名識別、詞性標(biāo)注

1、模型泛化能力強：使用BEMSO序列標(biāo)注方法，在分詞預(yù)測過程中引入上下文信息，有效提升未登錄詞的識別能力。采用Bi-LSTM+CRF的網(wǎng)絡(luò)模型框架，強化語言模型泛化能力。 2、適用性廣：使用大量高質(zhì)量標(biāo)注的語料作為內(nèi)置模型的訓(xùn)練語料，模型訓(xùn)練反復(fù)迭代優(yōu)化，擁有更廣泛的場景應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。 3、高精準(zhǔn)實體識別：積累金融領(lǐng)域的高質(zhì)量序列標(biāo)注集，利用主流深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在實體識別模型基礎(chǔ)上，引入強化學(xué)習(xí)方法，強化公告重要實體識別能力。

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