[发明专利]一种基于LSTM的命名实体识别方法在审
| 申请号： | 201710946714.5 | 申请日： | 2017-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN107885721A | 公开（公告）日： | 2018-04-06 |
| 发明（设计）人： | 岳永鹏;唐华阳 | 申请（专利权）人： | 北京知道未来信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙)11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳区阜*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于LSTM的命名实体识别方法。该方法包括1)对命名实体识别的训练语料进行标注，形成标注语料；2)将标注语料中的词和字符转化为向量；3)利用词和字符的向量建立基于LSTM的命名实体识别模型，并训练该命名实体识别模型的参数；4)利用训练好的命名实体识别模型，对待预测的数据进行命名实体识别预测。本发明采用基于词和字符的向量，可以同时获得字符和词的特征，同时还可以规避未登录词的问题；另外采用长短期记忆神经网络LSTM相比传统纯粹的CRF模型算法，其能够吸收更多的字符和词语特征，从而能更进一步的提升实体识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm 命名 实体 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于LSTM的命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对命名实体识别的训练语料进行标注，形成标注语料；2)将标注语料中的词和字符转化为向量；3)利用词和字符的向量建立基于LSTM的命名实体识别模型，并训练该命名实体识别模型的参数；4)利用训练好的命名实体识别模型，对待预测的数据进行命名实体识别预测。
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