中文命名实体识别

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基于汉字多模信息与象形视觉对齐增强的古籍文本命名实体识别研究
《情报学报》2025年第4期452-465,共14页郑旭辉 王昊 裘靖文 
国家自然科学基金面上项目“关联数据驱动下我国非遗文本的语义解析与人文计算研究”(72074108)。
古籍的语义解析与人文计算是建设文化强国的重要组成部分,而古籍文本命名实体识别(named entity recognition,NER)是开展后续古籍知识发现与组织的前提和基础,设计一种适用于简体化文言文特性的命名实体识别模型具有重要的研究意义。汉...
关键词：古籍文本 中文命名实体识别 汉字字形 汉字发音 跨模态交互融合 
融合位置和实体类别信息的中文命名实体识别
《计算机工程》2025年第3期113-121,共9页杨竣辉 李苏晋 
国家自然科学基金(61273328,61305053,62066019);国家重点研发计划(2020YFB1713700);江西省自然科学基金(20202BABL202020)。
词语作为一种上下文信息在中文命名实体识别(NER)任务中发挥着重要作用。以往基于字符的中文NER方法虽然在一定程度上取得了成功,但仍存在词语信息嵌入方式简单、特征捕捉方式单一,且忽视了潜在词的影响、未能充分利用词语信息的问题。...
关键词：命名实体识别 键值记忆网络 词语信息 位置信息 实体类别信息 
基于多特征融合和注意力机制的中文命名实体识别
《小型微型计算机系统》2025年第2期339-345,共7页陈奕全 吴晓鸰 占文韬 HEO Hoon 
广东省重点领域研发计划项目(2019B010139002)资助;广东省国际科技合作领域项目(2019A050513010)资助。
近年来,基于字符级嵌入的BERT模型和基于词融合的模型都在中文命名实体识别领域取得了较好的效果,但目前这些模型从字符序列中提取出的特征信息还不够充分,模型性能还有一定的提升空间.因此本文提出了一种用于中文命名实体识别的多特征...
关键词：中文命名实体识别 多特征融合 词融合 预训练模型 
基于双维信息与剪枝的中文猕猴桃文本命名实体识别方法
《智慧农业(中英文)》2025年第1期44-56,共13页齐梓均 牛当当 吴华瑞 张礼麟 王仑峰 张宏鸣 
陕西省秦创原“科学家+工程师”队伍建设项目(2022KXJ-67);国家自然科学基金项目(62206222)。
[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识...
关键词：中文命名实体识别 猕猴桃文本 自建数据集 多维度注意力机制 剪枝 深度学习 文本特征增强 
基于LEBERT的时间信息增强中文命名实体识别
《湖北大学学报（自然科学版）》2025年第1期118-125,共8页张光明 肖然 张弛 高谦 谈栋华 彭菊红 
湖北省重点研发项目(2023BAB068)资助。
为解决现有预训练模型没有充分考虑汉语词汇的分割特征的问题,提出一种基于LEBERT-ILRN-RA-CRF的中文命名实体识别模型。该模型首先利用LEBERT对输入文本进行词汇表增强和嵌入处理,然后利用ILRN模块提取时间信息,并将字符-词融合与字向...
关键词：中文命名实体识别 时间信息增强 LEBERT CRF 残差门控注意力机制 
基于BERT的多特征融合中文命名实体识别
《中南民族大学学报（自然科学版）》2025年第1期68-74,共7页孙璐冰 康怡琳 王俊 朱容波 
国家重点研发计划资助(2020YFC1522900)。
针对中文命名实体识别往往需要引入外部知识获取深层语义信息,以及基于RNN结构的模型对空间特征提取效果不佳等问题,提出了基于BERT的多特征融合中文命名实体识别模型.通过BERT模型获取输入文本序列的深层次语义信息,利用MHSA模块和IDCN...
关键词：自然语言处理 中文命名实体识别 BERT模型 迭代膨胀卷积神经网络 自注意力 
增强全局特征的中文命名实体识别
《现代计算机》2024年第23期97-102,共6页常君 刘金花 刘峰 
山西高等学校教学改革创新项目(J20231658、J20241694)。
在英文中,每个单词在文档中的全局特征可以有效提升实体识别度。与英文不同,中文没有明确的分隔符,模型学习的基本单元是字符而非词汇。因此,引入字符的全局特征增加了模型学习的难度。为了解决这一问题,在模型提取每个字符的上下文表示...
关键词：中文命名实体识别 全局特征 过滤机制 门控注意力 
基于多特征嵌入的中文命名实体识别
《现代计算机》2024年第23期123-127,共5页蔡思涵 胡为 刘伟 夏钰林 
湖南省自然科学基金项目(2022JJ30438);长沙市自然科学基金项目(kq2202260);湖南中医药大学校级自然科学基金项目(2022XJZKC016)。
提出了一种基于多特征嵌入的中文命名实体识别方法。首先使用BERT模型提取含丰富上下文信息的字向量,再利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取字嵌入向量和词根嵌入向量的特征,同时通过迭代膨胀卷积神经网络(IDCNN)对字形嵌入向量进行特...
关键词：命名实体识别 多特征嵌入 多头自注意力机制 知识蒸馏 
基于多特征融合和句法依赖图的中文医学命名实体识别
《阜阳师范大学学报(自然科学版)》2024年第4期8-16,共9页廖涛 雷宇翔 张顺香 
国家自然科学基金面上项目(62076006);安徽高校协同创新项目(GXXT-2021-008)。
中文医学命名实体识别旨在从非结构化的中文医学领域文本中识别实体。现有方法中存在因分词导致级联错误从而影响实体识别效果,并且以往的方法没有充分利用词之间的句法依赖关系来解决词边界模糊的问题。针对上述问题,提出一种多特征融...
关键词：中文命名实体识别 特征融合 句法依赖 图神经网络 
基于词汇增强和对抗训练的中文命名实体识别
《计算机工程与设计》2024年第12期3712-3718,共7页杨竣辉 刘保冰 
国家自然科学基金项目(61273328)。
针对现有的中文命名实体识别的方法获取中文词级别的特征信息效果不理想且模型易受噪音影响而存在不稳定的问题,提出一种基于词汇增强和对抗训练的中文命名实体识别方法。将输入文本通过词汇增强模块获取到词汇向量,将预训练模型得到的...
关键词：中文命名实体识别 词汇增强 预训练模型 字词融合 对抗训练 双向门控循环单元 条件随机场 
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