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基于預(yù)訓(xùn)練模型的基層治理敏感實(shí)體識(shí)別方法

基層治理產(chǎn)生的大量敏感數(shù)據(jù)可通過數(shù)據(jù)脫敏去除隱私內(nèi)容，但這些數(shù)據(jù)包含較多非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，難以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏。因此，需要對(duì)非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別以提取敏感數(shù)據(jù)。首先把敏感實(shí)體分為16類并對(duì)信訪文本進(jìn)行標(biāo)注，輸入層表示采用預(yù)訓(xùn)練模型BERT，編碼層利用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)汲取上下文信息，解碼層通過條件隨機(jī)場(chǎng)模型優(yōu)化序列，構(gòu)建了較高精度的基層治理敏感實(shí)體識(shí)別模型。針對(duì)脫敏工作需要，改變假陰性和假陽性的loss權(quán)重，并采用敏感實(shí)體框選率輔助評(píng)價(jià)模型性能。在基層治理信訪數(shù)據(jù)集和公共數(shù)據(jù)集MSRA上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，F(xiàn)1值分別為88.38%和90.11%，相較于基準(zhǔn)模型提升了4.64%和3.78%。該模型可應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化文本的敏感實(shí)體識(shí)別，識(shí)別成功率高。現(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)未能較好地反映敏感實(shí)體的間接推理關(guān)系，應(yīng)當(dāng)探索更完善的敏感實(shí)體評(píng)價(jià)體系。

發(fā)表于：9/25/2023

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