体育赛事命名实体识别研究

为了准确地从中文文本中识别出复杂体育赛事命名实体,提出了一种基于双层条件随机场模型的命名实体识别方法.该方法首先在低层条件随机场模型中识别出简单体育赛事命名实体,然后在高层条件随机场模型中识别出嵌套了简单体育赛事命名实体的复杂命名实体如赛事名、参赛球队名和比赛场馆名.在对大规模真实语料进行的开放测试中,赛事名、参赛球队名和比赛场馆名识别的F值分别达到97.09%,97.81%和98.03%.     

基于多模型融合的电力运检命名实体识别

为有效解决构建电力运检知识图谱的关键步骤之一的电力运检命名实体识别问题，通过构建一种基于Stacking多模型融合的隐马尔可夫-条件随机场-双向长短期记忆网络（Hidden Markov - Conditional Random Fields - Bi-directional Long Short-Term，HCB）模型方法研究了电力运检命名实体识别问题。HCB模型分为两层，第一层使用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）和双向长短期记忆网络（Bi-directional Long Short-Term Memory，Bi-LSTM）模型进行训练预测，再将预测结果输入第二层的CRF模型进行训练，经过双层模型训练预测得出最后的命名实体。结果表明，在电力运检命名实体识别问题上HCB模型的精确率、召回率及F1值等指标明显优于单模型以及其它的融合模型。可见HCB模型能有效解决电力运检命名实体识别问题。     

基于条件随机场的越南语命名实体识别方法

针对越南语特点,提出一种基于条件随机场模型的越语命名实体识别方法。该方法针对越语词和词性的特点,采用条件随机场算法,选取词和词性作为特征,定义特征模版,选取越南语新闻文本,标记地名、人名、组织机构等6类实体语料,训练获得越南语实体识别模型,实现实体识别。实验结果表明该方法提取实体的准确率达到83．73％。     

融合跨语言特征的柬埔寨语命名实体识别方法

为了解决柬埔寨语词法标注语料稀缺、柬埔寨语命名实体缺乏明显标识特征的问题,提出一种引入英柬跨语言特征的柬埔寨语命名实体识别方法.首先,借助英语命名实体的成熟模型及英柬双语平行语料的词对齐关系,将源语言的实体类别映射到目标语言;然后根据柬埔寨语词向量构造最近邻图,采用标签传播算法,获得柬埔寨语单词的实体类别分布,完成跨语言知识转移;最后,将柬埔寨语单词的命名实体类别分布作为约束特征融入到条件随机场模型中.实验结果表明,融入跨语言特征的条件随机场模型能有效地提升柬埔寨语命名实体识别的效果.     

基于多特征双向门控神经网络的领域专家实体抽取方法

命名实体识别是自然语言处理和信息提取的基本任务,传统专家命名实体识别方法存在过度依赖人工特征标注和分词效果、专家简介中大量专业新词无法识别等问题.本文提出一种基于多特征双向门控神经网络结构并结合条件随机场模型进行领域专家实体抽取方法.该方法首先通过构建领域专家语料库以训练实体抽取模型;接着,使用Bert方法进行字嵌入表示,对语料库专业领域词汇构造要素进行特征分析并提取边界特征;然后,利用双向门控神经网络和注意力机制有效获取特定词语长距离依赖关系;最后,结合条件随机场模型实现命名实体识别.在同一数据集上进行5种方法实验比较分析,结果表明该模型较BiLSTM-CRF和IDCNN-CRF方法F1值提高9.98%以上.     

面向中文微博命名实体识别的对比研究

命名实体识别是自然语言处理的重要基础,同时也是信息抽取,机器翻译等应用的关键技术.近年来,网络媒体微博的迅速发展,为命名实体识别研究提供了全新的载体.针对中文微博文本短、表达不清、网络化严重等特点,对目前命名实体识别两种应用比较广泛的方法,基于最大熵模型的识别方法和基于条件随机场模型的识别,进行对比研究.在真实的微博数据上进行对比实验.通过实验结果的对比得出这两种方法在中文微博命名实体识别上的优缺点.     

基于BERT和多头注意力的中文命名实体识别方法

针对双向长短时记忆网络-条件随机场(bi-directional long short-term memory-conditional random field,BiLSTM-CRF)模型存在准确率低和向量无法表示上下文的问题，提出一种改进的中文命名实体识别模型。利用裁剪的双向编码器表征模型(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)得到包含上下文信息的语义向量;输入双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)网络及多头自注意力层捕获序列的全局和局部特征;通过条件随机场(conditional random field,CRF)层进行序列解码标注，提取出命名实体。在人民日报和微软亚洲研究院(Microsoft research Asia,MSRA)数据集上的实验结果表明，改进模型在识别效果和速度方面都有一定提高;对BERT模型内在机理的分析表明，BERT模型主要依赖从低层和中层学习到的短语及语法信息完成命名实体识别(named entity recognition，NER)任务。     

基于条件随机场的英文农产品名识别

英文农产品命名实体识别目前国内外研究得较少,提出了一种基于条件随机场模型(CRF)的英文农产品命名实体识别方法.在条件随机场中,该方法以词作为切分粒度,充分利用上下文和英文农产品名特有的指示信息作为分类特征进行建模.实验表明,该方法获得了较好的结果.     

预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.     

基于词向量聚类的中文微博产品命名实体识别

随着微博等社交平台的兴起,如何针对微博数据进行产品命名实体识别成为了自然语言处理领域研究的热点之一,也是实现舆情监督和商业智能的基础.传统的命名实体识别技术没有考虑中文微博口语化、不规范等特点,且忽略了深层语义对命名实体识别的重要作用.因此,考虑中文微博的特殊性,提出一种融合全局上下文信息的词向量特征选择方法,分别采用主题模型和神经网络词向量聚类两种方法获取深层语义信息,并结合层叠条件随机场进行中文微博的命名实体识别.实验结果表明,基于词向量聚类的中文微博产品命名实体识别方法取得了较好的效果.