| 基于BLSTM-CRF中文领域命名实体识别框架设计 |
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| 引用本文： | 张俊飞?覮,毕志升,王静,吴小玲.基于BLSTM-CRF中文领域命名实体识别框架设计[J].湖南大学学报(自然科学版),2019,46(3):117-121. |
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| 作者姓名： | 张俊飞?覮 毕志升 王静 吴小玲 |
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| 作者单位： | ZHANG Jun-fei?覮，BI Zhi-sheng，WANG Jing，WU Xiao-ling |
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| 摘 要： | 为在不依赖特征工程的情况下提高中文领域命名实体识别性能，构建了BLSTM-CRF神经网络模型。首先利用CBOW模型对1998年1月至6月人民日报语料进行负采样递归训练，生成低维度稠密字向量表，以供查询需要；然后基于Boson命名实体语料，查询字向量表形成字向量，并利用Jieba分词获取语料中字的信息特征向量；最后组合字向量和字信息特征向量，输入到BLSTM-CRF深层神经网络中。实验结果证明，该模型面向中文领域命名实体能够较好的进行识别，F1值达到91.86%。
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| 关 键 词： | BLSTM-CRF CBOW Boson 命名实体识别 |
Design of Chinese Domain Named Entity
Recognition Framework Based on BLSTM-CRF |
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