《表2 工单事件抽取结果》

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《基于Bi-LSTM和TFIDF的工单事件提取》

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2)采用Bi-LSTM捕获工单文本的上下文信息，提取出句子级特征，保证了特征提取工作的可靠性；采用CRF进行序列标注，相比HMM的提取效果更加准确；采用TFIDF进行事件类型的提取，根据每条工单处理过程的描述找到最关键的词作为事件表达，提取结果的准确率在75%以上，召回率在69%以上，F1分在0.72以上，说明了模型的可行性。