面向不平衡數據的機械設備故障命名實體識別

摘要： 命名實體識別作為構建知識圖譜的基礎任務，其識別效果直接影響知識圖譜的質量。在實際生產中，機械故障數據通常包含大量的領域專業詞匯，同時實體類型普遍存在分布不平衡的問題，這對準確識別故障實體構成了挑戰。通用領域實體識別方法在這一領域效果欠佳，從而降低了知識圖譜的質量。為應對上述問題，提出一種融合焦點損失(Focal Loss)函數和專業詞典的實體識別方法。該方法使用Focal Lo...