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| 基于多特征双向门控神经网络的领域专家实体抽取方法 | |
| 作者姓名： | 张柯文 李翔 严云洋 朱全银 马甲林 |
| 作者单位： | 淮阴工学院计算机与软件工程学院,江苏 淮安223005 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点研发计划;江苏省产学研合作项目;江苏省产学研合作项目;江苏省农业科技自主创新项目;研究生科技创新项目 |
| 摘 要： | 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... |
| 关 键 词： | 命名实体识别 自然语言处理 信息提取 多特征 边界特征 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |