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一种融合字词特征的中文命名实体识别方法

摘要

本发明公开了一种融合字词特征的中文命名实体识别方法,通过拼接字向量xc、位置向量xs和词的映射向量xw构建特征表示层,作为模型的输入向量xemb;将输入向量xemb输入BiLSTM,得到当前时刻的上下文特征向量对该特征向量执行非线性转换,输出待解码的得分信息P;将得分信息P输入CRF层,同时引入转移得分矩阵A,CRF根据序列的全局标签概率p(y|x)选择全局最优的标签序列,输出序列标注结果y1,y2,...,yn,完成中文命名实体识别。本发明通过综合分析后得到的结果数据加强了模型对文本的理解,提高了模型识别任务中的F1值。

著录项

  • 公开/公告号CN111310470B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN202010053878.7

  • 发明设计人 桂小林;许杏杏;

    申请日2020-01-17

  • 分类号G06F40/295(20200101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人高博

  • 地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

  • 入库时间 2022-08-23 12:49:28

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