中文命名实体识别

作品数：168被引量：919H指数：16
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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 
融合多特征和句法引导的中文命名实体识别
《计算机工程与设计》2024年第11期3448-3456,共9页李莉 奚雪峰 盛胜利 崔志明 周悦尧 
国家自然科学基金项目(61876217、62176175);江苏省“六大人才高峰”高层次人才基金项目(XYDXX-086);苏州市科技计划基金项目(SGC2021078)。
针对基于字符的中文命名实体识别模型中所存在一词多义和实体边界潜在词歧义的问题,提出一种融合多层语义特征和句法依存引导的中文NER模型。将句法依存引导的注意力机制与双向长短期记忆网络(BiLSTM)结合,获得字特征向量。通过迭代卷...
关键词：中文命名实体识别 多特征融合 句法依存树 BERT 协同注意力机制 一词多义 潜在词歧义 
基于准循环神经网络的中文命名实体识别被引量：11
《计算机工程与设计》2020年第7期2038-2043,共6页王栋 李业刚 张晓 蒲相忠 
国家自然科学基金面上基金项目(61671064)。
针对中文命名实体识别中长短期记忆网络识别模型缺乏并行性的问题,提出一种融合双向准循环神经网络(BQRNN)与条件随机场(CRF)的中文命名实体识别模型。通过BQRNN网络在序列维度和特征维度上并行获取序列化文本的内部特征,由CRF层选取最...
关键词：命名实体 准循环神经网络 条件随机场 注意力机制 并行性 
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