[发明专利]一种融合字词特征的中文命名实体识别方法有效

专利信息
申请号: 202010053878.7 申请日: 2020-01-17
公开(公告)号: CN111310470B 公开(公告)日: 2021-11-19
发明(设计)人: 桂小林;许杏杏 申请(专利权)人: 西安交通大学
主分类号: G06F40/295 分类号: G06F40/295
代理公司: 西安通大专利代理有限责任公司 61200 代理人: 高博
地址: 710049 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种融合字词特征的中文命名实体识别方法,通过拼接字向量xc、位置向量xs和词的映射向量xw构建特征表示层,作为模型的输入向量xemb;将输入向量xemb输入BiLSTM,得到当前时刻的上下文特征向量对该特征向量执行非线性转换,输出待解码的得分信息P;将得分信息P输入CRF层,同时引入转移得分矩阵A,CRF根据序列的全局标签概率p(y|x)选择全局最优的标签序列,输出序列标注结果y1,y2,...,yn,完成中文命名实体识别。本发明通过综合分析后得到的结果数据加强了模型对文本的理解,提高了模型识别任务中的F1值。
搜索关键词: 一种 融合 字词 特征 中文 命名 实体 识别 方法
【主权项】:
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