一种基于神经网络的边界组合命名实体识别方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的边界组合命名实体识别方法，包括以下步骤：步骤一：基于神经网络模型抽取实体边界信息，构建边界识别模型；步骤二：实施边界组合策略，对实体边界进组合，获取候选实体集；步骤三：构建神经网络分类器，对候选实体集进行筛选。本发明所公开的方法，采用边界组合策略，引入神经网络技术，充分发挥神经网络分层自动提取高维抽象特征的特点，将实体识别分为边界识别、边界组合和候选实体识别三步，弥补了传统序列模型的缺点，并且在一定程度上避免传统机器学习方法产生的特征稀疏问题，从而提高了嵌套命名实体识别的性能，取得了很好的效果。