[发明专利]一种基于深度神经网络的法语命名实体识别方法有效
| 申请号： | 201910039188.3 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109871535B | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 王文贤;唐瑞;陈兴蜀;严红;王海舟 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06N3/04 |
| 代理公司： | 51284 成都禾创知家知识产权代理有限公司 | 代理人： | 裴娟 |
| 地址： | 610065 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的法语命名实体识别方法，包括以下步骤：步骤1：构建基于深度神经网络面向法语命名实体识别的神经网络模型CGC‑fr；步骤2：获取法语新闻文本，训练法语词向量，得到词‑词向量集；步骤3：使用标注的法语命名实体识别语料，得到词‑字符向量集和词‑语法向量集；步骤4：将语料划分为测试集和训练集，形成对应的三维向量；步骤5：对神经网络模型进行训练；步骤6：对测试集进行命名实体识别；本发明充分考虑法语单词的语义特征，构建的神经网络对单词的形态结构特征敏感，可兼顾上下文信息，针对性强，识别准确率高。 | ||
| 搜索关键词： | 命名实体 法语 神经网络 神经网络模型 测试集 构建 向量 语料 单词 形态结构特征 上下文信息 新闻文本 语义特征 字符向量 词向量 法语词 向量集 训练集 准确率 语法 标注 三维 敏感 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度神经网络的法语命名实体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：构建基于深度神经网络面向法语命名实体识别的神经网络模型CGC-fr；/nCGC-fr包括文本特征层、上下文特征层和CRF层；/n文本特征层将输入的句子中的每个单词转换为一个特征向量r
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