[发明专利]基于双神经网络融合的中文命名实体识别模型及方法有效
| 申请号： | 202010608591.6 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111783462B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 赵丹丹;孟佳娜;刘爽;张志浩 | 申请（专利权）人： | 大连民族大学 |
| 主分类号： | G06F40/295 | 分类号： | G06F40/295;G06F40/126;G06F16/35;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 大连智高专利事务所(特殊普通合伙) 21235 | 代理人： | 刘斌 |
| 地址： | 116600 辽宁省*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 基于双神经网络融合的中文命名实体识别模型及方法,属于命名实体识别领域，用于解决现有单个模型往往存在特征表示不足的问题，包括Bert嵌入层，用于将句子从一个字符序列转换到一个密集向量序列；带有自注意力机制的Bi_LSTM层，从全程上下文学习字的隐性表示，并处理句子层信息，获取具有长距离依赖特征的上、下文信息；堆叠DCNN层，将更广泛的上下文信息合并到标记中表示，并抽取文字的局部信息，获取具有广泛局部特征的上、下文信息；CRF解码层，将双模型输出解码为序列标记，将命名实体通过序列标记标注的标签显性输出，效果是增强了模型在字符序列间隐式获取上下文表示的能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 融合 中文 命名 实体 识别 模型 方法 | ||
【主权项】：
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