[发明专利]基于Lattice LSTM的古文领域命名实体识别方法和系统在审
| 申请号： | 202010454177.4 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111738002A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 刘秀磊;陈若愚;刘旭红;崔丹丹;李臻 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/284;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京青松知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11384 | 代理人： | 郑青松 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Lattice LSTM的古文领域命名实体识别方法、系统、电子设备及可读存储介质，其中，该方法包括：采用甲言分词对预训练古文数据进行分词；采用word2vec模型对分词后的预训练古文数据进行预训练得到预训练的字词向量；将数据集数据和所述预训练的字词向量输入至Lattice LSTM模型中进行训练，得到优化后的Lattice LSTM模型；将待识别古文数据输入至优化后的Lattice LSTM模型进行命名实体识别。该方法采用甲言(jiayan)分词工具进行古文数据的分词，分词效果较好且符合语境，提高了古文分词的准确性；利用word2vec训练古文字、词向量，通过大量的文本获得质量更高的字词向量；将字向量和词向量共同作为Lattice LSTM模型的输入，提升了古文领域数据实体识别的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lattice lstm 古文 领域 命名 实体 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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