基于深度学习理论的电子商务商品实体智能识别

摘要

为了提升电子商务商品实体智能识别的准确性，提出基于深度学习理论的电子商务商品实体智能识别方法。首先将电子商务商品文本序列的各个字词转换为字词向量，并作为深度学习网络输入，然后深度学习网络根据上下文信息获取特征向量隐藏序列，产生字词向量矩阵，最后采用Self-Attention映射字词向量矩阵，训练获取权重矩阵，得到分数矩阵，并通过条件随机设置标注限制，输出电子商务商品命名实体识别结果。实验结果表明，深度学习理论可以提高电子商务商品实体智能识别效果，具有较高的实际应用价值。

关键词

深度学习 / 电子商务 / 商品实体 / 智能识别 / 注意力映射