基于双向LSTM模型的中文命名实体识别  

作　　者：尹光花 陈鹏 YIN Guanghua;CHEN Peng

机构地区：[1]信阳学院大数据与人工智能学院,河南信阳464000

出　　处：《信息技术与信息化》2021年第10期44-46,共3页Information Technology and Informatization

基　　金：基于双向LSTM模型的中文命名实体识别与研究,项目编号:2021-XJLYB-017。

摘　　要：针对中文命名实体在互联网文本中具有词语多样性、上下文语义性等特点使传统的神经网络模型无法准确获取人名、地名、机构名的难题,提出了一种基于双向LSTM模型的中文命名实体识别方法。在识别过程中模型标注结果加入维特比算法,根据上下文信息分别对中文命名实体以字、词为单位进行有效识别,并与传统神经网络实验结果作对比。结果表明,利用双向LSTM模型进行命名实体识别精确率较好,而且具有可行性的优势。

关 键 词：命名实体识别 深度学习 双向LSTM模型 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]