基于混合神经网络的烟草农业标准命名实体识别方法及系统

本发明涉及农业信息技术领域，特别涉及一种基于混合神经网络的烟草农业标准命名实体识别方法及系统，通过BERT预训练语言模型对输入的烟草农业标准文本进行嵌入表示，生成包含全局语义信息的词向量序列；利用迭代扩张卷积神经网络对所述词向量序列进行局部特征提取，得到局部特征向量；将全局语义信息与局部特征向量拼接后，输入双向长短期记忆网络进行上下文特征提取，生成上下文增强特征；通过多头注意力机制对上下文增强特征进行权重优化，突出关键语义特征；采用条件随机场解码器对优化后的特征序列进行标签预测，输出标准条文要素实体识别结果。本发明实现了高精度、强鲁棒性的命名实体识别，尤其适用于复杂语义和低资源领域场景。