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一种基于双向LSTM和CRF的命名实体识别方法

摘要

本发明公开了一种基于双向LSTM和CRF的命名实体识别方法,该方法是基于现有的传统命名实体识别算法进行的改进优化,具体步骤如下:(1)对文本进行预处理,提取文本词组信息和字符信息。(2)利用双向LSTM神经网络对文本字符信息进行编码转换成字符向量。(3)利用glove模型对文本词组信息进行编码转换成词向量。(4)将字符向量和词向量组合成上下文信息向量,并放入双向LSTM神经网络中。(5)利用线性链条件随机场对双向LSTM的输出进行解码,得到文本标注实体。本发明利用深度神经网络提取文本特征,结合条件随机场进行解码,可以有效提取文本特征信息并且能够在不同语言的实体识别任务上取得很好的效果。

著录项

  • 公开/公告号CN107644014A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-01-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京安链数据科技有限公司;

    申请/专利号CN201710874154.7

  • 发明设计人 薛涵凛;顾孙炎;

    申请日2017-09-25

  • 分类号G06F17/27(20060101);G06F17/21(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 210000 江苏省南京市雨花台区雨花经济开发区凤华路18号1幢B315-6室

  • 入库时间 2023-06-19 04:28:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-02-27

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/27 申请日:20170925

    实质审查的生效

  • 2018-01-30

    公开

    公开

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