基于条件随机场的中文命名实体识别研究

条件随机场模型是文本信息抽取的重要方法之一,在命名实体识别方面CRF性能要明显优于隐马尔科夫模型和最大熵模型。本文以基于字一级的条件随机场模型实现了中文命名实体识别,取得了较好的识别效果。     

基于统计的中文机构名实体识别的研究

针对中文机构名实体的识别提出了利用隐马尔科夫统计模型的方法.同时,在此方法的基础上通过构建一元模型来补充识别那些缩写的和没有核心词的机构名,弥补了单一统计模型在机构名实体识别中的不足.实验证明二者相结合的方法能获得较高的准确率和召回率,具有可行性.     

多特征中文命名实体识别

命名实体识别任务是对文本中的实体进行定位，并将其分类至预定义的类别中.目前主流的中文命名实体识别的模型是基于字符的命名实体识别模型.该模型在使用句法特征之前，需先进行分词，不能很好的引入句子的句法信息.另外，基于字符的模型没有利用词典中的先验词典信息，以及中文偏旁部首蕴含的象形信息.针对上述问题，论文提出了融合句法和多粒度语义信息的多特征中文命名实体识别模型.实验证明论文模型相对目前主流模型有了较大的提高，同时论文还通过实验分析了各种特征对模型识别效果的影响.     

深度学习中文命名实体识别研究综述

针对目前中文命名实体识别研究集中在输入文本的特征的提取,且输入的嵌入表示直接影响模型的性能这一特点,从背景知识、研究现状和未来发展等方面对中文命名实体识别的研究展开全面的调查．回顾了命名实体识别的发展进程,解释中文命名实体识别的研究难点,归纳不同的研究方法,分为基于字的模型、基于词的模型和基于字-词的模型;介绍目前中文命名实体识别的主流数据集、标注方法和评价指标,从不同角度分析了各数据集的特点;讨论了近几年深度学习技术在中文命名实体识别中的最新研究进展,介绍各分类下具有代表性的模型及性能对比,分析性能优劣原因;总结了中文命名实体识别当下所面临的一些挑战,讨论了未来更具有研究价值的方向,促进中文命名实体识别的进一步发展．     

多准则融合的中文命名实体识别方法

为提高中文命名实体识别任务的识别率,提出了一种多准则融合模型.采用基于字的BERT语言模型作为语言信息特征提取层,将其接入多准则共享连接层和条件随机场(CRF)层,得到融合模型.建立大规模中文混合语料库,优化模型参数,使用单GPU设备完成BERT语言模型的预训练.将融合模型在MSRA-NER和RMRB-98-1实体标注集上进行独立训练和混合训练,得到各语料库独立的单准则中文命名实体识别模型和多准则融合中文命名实体识别模型.结果表明,多准则融合中文命名实体识别模型能够挖掘语料库间的共有信息,提高中文命名实体的识别率,MSRA-NER和RMRB-98-1实体标注集上的F₁值分别为94.46%和94.32%,优于其他现有模型.     

基于分层ERNIE模型的中文嵌套命名实体识别

近年来中文嵌套命名实体识别的相关研究进展缓慢，BERT和RoBERTa等预训练模型在处理中文语言时，导致模型只能学习到不完整的语义表示.针对以上两个问题，首先使用现有的中文命名实体基准语料库ACE2004和ACE2005,依照原始语料的中心词和外延的关系自动构造嵌套命名实体；然后使用分层ERNIE模型在构建好的中文语料库上进行中文嵌套命实体识别的研究，相较于BERT等模型，ERNIE模型则是通过对中文实体语义单元的掩码，使得模型学习完整概念的语义表示.实验结果表明，分层ERNIE模型在ACE2004和ACE2005两个中文嵌套命名实体语料库上F1值分别为84.5%和85.9%,性能优于BERT和RoBERTa模型.     

面向网络文本的中文产品命名实体识别

分析电子数码领域的产品命名实体识别的难点和特点,提出了一种基于知识库的最大熵模型的产品命名实体识别方法,实现了从中文网络文本中抽取产品命名实体.实验表明,该系统在电子数码领域中能较好地识别出产品命名实体,对产品命名实体的F1值识别性能达到86.91%.     

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.     

基于联合模型的中文嵌套命名实体识别

中文嵌套命名实体识别是自然语言处理中一个比较困难的问题.针对传统的序列化标注方法的不足,本文提出了一种新的基于联合模型的中文嵌套命名实体识别方法,该方法将嵌套命名实体识别看作是一种联合切分和标注任务.联合模型用一种改进的beam search算法作为系统的解码算法,并采用一种在线学习算法平均感知器算法作为训练算法,获得了较快的收敛速度和较好的识别效果.实验结果表明基于联合模型的方法对嵌套命名实体识别取得了更好的效果.     

融合知识图谱信息的命名实体识别方法

在大规模文本语料库上预先训练的BERT等神经语言表示模型可以很好地从纯文本中捕获丰富的语义信息.但在进行中文命名实体识别任务时,由于中文命名实体存在结构复杂、形式多样、一词多义等问题,导致中文命名实体识别效果不佳.考虑到知识图谱可以提供丰富的结构化知识事实,从而更好地进行语言理解,提出了一种融合知识图谱信息的中文命名实...