中文命名实体识别

作品数：168被引量：919H指数：16
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相关机构：中国科学院大学广东工业大学四川大学中国科学院更多>>
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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 
一种结合词汇信息特征的中文命名实体识别方法被引量：1
《小型微型计算机系统》2024年第7期1622-1628,共7页闫河 李尧 雷秋霞 王旭 
国家自然科学基金面上项目(61173184)资助;重庆市自然科学基金项目(cstc2018jcyjAX0694)资助.
在中文命名实体识别任务中,基于字符级嵌入的模型通常仅采用BiLSTM网络获取序列中字符的上下文特征进行实体识别,并没有考虑到词汇信息特征能够在识别实体边界时提供更优的约束.针对此问题,该文提出了一种结合词汇信息特征的中文命名实...
关键词：中文命名实体识别 门控空洞卷积 稀疏注意力机制 词汇信息特征 
基于多窗口注意力机制的中文命名实体识别被引量：1
《小型微型计算机系统》2024年第6期1325-1330,共6页占文韬 吴晓鸰 凌捷 
工业装备质量大数据工业和信息化部重点实验室开放课题项目(2021-1EQBD-02)资助;广东省国际科技合作领域项目(2019A050513010)资助。
近年来,由于Transformer模型中应用的多头注意力机制能够有效地捕获较长的上下文信息,基于Transformer的模型已经成为主流方法.尽管这些模型能够有效捕获全局上下文信息,它们在局部特征和位置信息提取方面仍然有限.因此,本文提出了一种...
关键词：命名实体识别 多窗口注意力机制 特征融合 RoBERTa 
基于深度学习的中文命名实体识别研究综述被引量：19
《小型微型计算机系统》2023年第9期1857-1868,共12页祁鹏年 廖雨伦 覃飙 
国家重点研发计划项目(2021YFC3001204)资助.
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)在自然语言处理领域扮演着至关重要的角色,它是关系抽取、机器翻译、文本摘要、问答系统等自然语言任务的基础.中文命名实体识别(Chinese Named Entity Recognition, CNER)是中文语境下的NE...
关键词：深度学习 自然语言处理 中文命名实体识别 
面向中文命名实体识别的中文字符表示方法被引量：4
《小型微型计算机系统》2023年第7期1434-1440,共7页罗辉 卢玲 
国家社科基金项目(2017CG29)资助;重庆市教委科学技术基金项目(2019CJ50)资助;重庆市科委科技基金项目(2017CC29)资助。
基于单个字符特征的序列标注方法被广泛应用于中文命名实体识别任务,其中,改善单个字符的表示方法,在其原向量表示中融合更丰富的上下文信息,可提高实体识别的性能.为此,提出了一种面向实体识别任务的中文字符表示方法.首先筛选出文本...
关键词：命名实体识别 图注意力网络 长短期记忆网络 条件随机场 鲁棒性 
门控空洞卷积与级联网络中文命名实体识别被引量：3
《小型微型计算机系统》2023年第6期1198-1203,共6页谭岩杰 陈玮 尹钟 
国家自然科学青年基金项目(61703277)资助.
在中文命名实体识别任务中,文本数据存在多种属性实体,传统模型需要在每个实体上进行繁杂的分类任务,工作量大,难以识别,且采用循环结构,模型运算速度较慢.本文在传统模型的基础上,提出门控空洞卷积与级联网络,门控空洞卷积提高模型运...
关键词：中文命名实体识别 门控空洞卷积 级联 多任务学习 
《小型微型计算机系统》第40卷(2019年)总目次
《小型微型计算机系统》2019年第12期I0001-I0016,共16页
关键词：卷积神经网络 中文命名实体识别 《小型微型计算机系统》 
基于迁移学习和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别被引量：54
《小型微型计算机系统》2019年第6期1142-1147,共6页武惠 吕立 于碧辉 
针对中文命名实体识别问题,该文提出了一种基于迁移学习和深度学习的TrBiLSTM-CRF模型.该模型采用基于实例的迁移学习算法,通过权值生成和样本选择,将源域的知识迁移到目标域,有效地解决了深度学习对少量数据学习能力不足的问题;通过词...
关键词：中文命名实体识别 TrBiLSTM-CRF 迁移学习 深度学习 词向量 
融合迁移学习的中文命名实体识别被引量：25
《小型微型计算机系统》2017年第2期346-351,共6页王红斌 沈强 线岩团 
国家自然科学基金项目(61462054;61363044)资助;云南省科技厅面上项目(2015FB135)资助;云南省教育厅科学研究基金重点项目(2014Z021)资助;昆明理工大学省级人培项目(KKSY201403028)资助
命名实体识别是自然语言处理研究领域中的一项很重要的基础性任务,是实体关系抽取和事件抽取等高层任务重要基石.如何在缺乏标注语料或只有少量标注语料条件下,提高命名实体识别的性能是自然语言处理领域的一个重要研究方向.针对这一问...
关键词：命名实体识别 迁移学习 机器学习 TLNER_Ada BOOST 
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