基于并行子空间优化的企业命名实体识别

摘要

针对企业命名实体的识别任务的过程复杂、学科交叉、实时性差等难点,提出了一种基于并行子空间优化的方法.首先,建立系统的目标-约束方程完成系统级优化;其次,再通过构建文字检测、文字识别两级模型,并考虑现存不同模型的优缺点进行模型选择的方法对涉及学科进行并行优化;随后,再使用图像阈值、灰度化、霍夫变换等算法构建两级模型的衔接;最后,通过仿真实验,验证了本文方法相比其他两级文字检测识别模型的识别准确率提高了9％,推理速度提升约20％.