一种基于神经网络的文本嵌套实体方法

本发明涉及一种基于神经网络的文本嵌套实体方法，包括S1、确定领域词典，根据领域词典对文本信息进行分词处理，得到分词序列；S2、将分词序列输入Bert模型中，使分词序列转化为特性向量序列；S3、将特性向量序列分别输入BiLSTM模型与TextCNN模型，分别计算两个模型中特性向量序列所对应的语义向量序列，再融合两个语义向量序列，得到特征向量序列；S4、将特征向量序列经过softmax分类器，计算得到每个序列片段的标签预测概率。本发明方法有效支撑装备维修保障信息向标准化、规范化的价值信息转换和加载，支撑装备维修保障大数据资源体系建设，实现装备维修保障由数据优势、信息优势向应用优势、决策优势的转化等提供了新的技术手段。