【摘 要】
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为在不依赖特征工程的情况下提高中文领域命名实体识别性能,构建了BLSTM-CRF神经网络模型。首先利用CBOW模型对1998年1月至6月人民日报语料进行负采样递归训练,生成低维度稠
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61603106);广州市高校创新创业教育项目(201709k56);广州市教育局市属高校教育教学改革项目(2017A05)
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为在不依赖特征工程的情况下提高中文领域命名实体识别性能,构建了BLSTM-CRF神经网络模型。首先利用CBOW模型对1998年1月至6月人民日报语料进行负采样递归训练,生成低维度稠密字向量表,以供查询需要;然后基于Boson命名实体语料,查询字向量表形成字向量,并利用Jieba分词获取语料中字的信息特征向量;最后组合字向量和字信息特征向量,输入到BLSTM-CRF深层神经网络中。实验结果证明,该模型面向中文领域命名实体能够较好的进行识别,F1值达到91.86%。
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