基于超图的非连续法律实体识别

摘要

法律类文档中的非连续命名实体自动识别存在一定困难,为了更好地从中抽取非连续实体,将超图模型应用于法律实体自动识别中,通过人工构建训练数据集、特征设计、设计超图节点和超图模型训练,建立了法律非连续命名实体自动识别方法.与基于CRF识别方法的对比实验结果表明,该方法在识别连续和非连续法律实体方面,均有着较高的准确率和召回率,验证了本文所提方法的有效性.