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本发明公开了一种多特征双向门控领域专家实体抽取方法及系统。该方法首先通过构建领域专家语料库以训练实体抽取模型；接着，使用BERT方法进行字嵌入表示，对语料库专业领域词汇构造要素进行特征分析并提取边界特征；然后，利用双向门控神经网络和注意力机制有效获取特定词语长距离依赖关系；最后，结合条件随机场模型实现命名实体识别，将抽取后的信息建立高质量的实体信息索引项返还WEB应用系统。本发明方法可有效抽取领域专家信息实体，充分利用文本字嵌入特征、边界特征以及上下文特征以获得更好的NER性能，从而解决人工特征提取成本高和专业新词无法识别等问题。

本发明公开了一种基于改进的卷积神经网络的驾驶员状态识别方法，包括：输入驾驶员驾驶视频V1，进行超分辨率处理后输出视频V2。搭建卷积神经网络，构造人体关键点检测识别模型M1。利用yolo算法对视频V2中的人物进行检测，输出单人体视频集V3，捕捉关键帧后，输出单人体关键帧集V4。使用模型M1对V4识别，构造人体关键点坐标集K1。对各种姿势关键点进行坐标点信息标记，计算得到人体姿势对应关键点坐标分布模型M2。对坐标集K1二次检测，使用正常坐标点计算人体关键点之间距离信息，和模型M2对照从而判定驾驶员驾驶状态。本发明利用已经标注好的人体关键点信息，结合机器学习和特征识别技术实现驾驶员驾驶时的姿势检测。