| 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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