【摘 要】
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命名实体识别（NER）是自然语言处理中关系提取、实体链接、机器翻译等任务的重要基础。近年来,随着各行各业产生的大量数据,对命名实体识别技术的准确性和适用性提出了新的要求。传统的命名实体识别方法需要花费大量的时间对特征进行手工设计,特征工程的质量直接影响模型的最后性能。近年来,研究利用深度学习模型代替人员人工构建特征,并在一些公开数据集上达到了比较好的性能。论文的主要工作如下:1.针对英文命名实体识
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命名实体识别（NER）是自然语言处理中关系提取、实体链接、机器翻译等任务的重要基础。近年来,随着各行各业产生的大量数据,对命名实体识别技术的准确性和适用性提出了新的要求。传统的命名实体识别方法需要花费大量的时间对特征进行手工设计,特征工程的质量直接影响模型的最后性能。近年来,研究利用深度学习模型代替人员人工构建特征,并在一些公开数据集上达到了比较好的性能。论文的主要工作如下:1.针对英文命名实体识别,使用了一个叫做SATT-Parallel RNNs模块,基于Parallel RNNs模型,加入了自注意力机制,提出了新的英文命名实体识别体系结构Self-Attention+Parallel RNNs（SAPR）,通过实验显示,在公开的Co NLL2003英文NER数据集上F1值达到了93.76%,在不需要其他外部资源的情况下达到了已知的最优性能。2.分析了中英文命名实体识别的差异性,受英文命名实体识别方法启发,针对中文命名实体识别任务,使用了字词混合嵌入的方法,并加入了多头注意力机制,提出了基于CWSA+Bi LSTM-CRF中文命名实体识别模型。最后通过实验显示,该模型在公开数据集MSRA上F1值达到了91.23%,在Literature NER数据集上F1值达到73.23%,均取得了较好的结果。论文分在英文和中文命名实体识别任务上进行了扩展,提出了两种新的模型并在公开数据上取得了最优的性能,具有一定的适用价值,也为同类型序列标注问题提供了新思路。
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