【摘 要】
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蒙古文命名实体识别作为信息提取的第一步,在基于自然语言执行各种任务方面起着很重要的作用。本文利用深度学习方法开展了命名实体识别任务,主要研究内容如下:1.简单介绍了传统机器学习方法和深度学习方法的概念及结构,并对本文应用的几种网络模型做了进一步说明。之后对蒙古文词法特点及机构名实体特征做了阐述。2.阐述了蒙古文命名实体识别的工作流程及使用的模型架构,并分析了蒙古文机构名的结构及特征。为了快速划分句
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蒙古文命名实体识别作为信息提取的第一步,在基于自然语言执行各种任务方面起着很重要的作用。本文利用深度学习方法开展了命名实体识别任务,主要研究内容如下:1.简单介绍了传统机器学习方法和深度学习方法的概念及结构,并对本文应用的几种网络模型做了进一步说明。之后对蒙古文词法特点及机构名实体特征做了阐述。2.阐述了蒙古文命名实体识别的工作流程及使用的模型架构,并分析了蒙古文机构名的结构及特征。为了快速划分句子中的机构名并判定句子成分,构建了含592万条蒙古文机构名的词典库。在这基础上,本研究根据语料库语言学的理论和方法构建了600万词条的蒙古文新闻语料库,并对其进行了预处理。选取该语料中出现机构名的1万个句子进行了BIEOS标注工作用于实验。3.本文建立了基于新闻领域的BI-LSTM-CRF和BI-LSTM蒙古文机构名命名实体识别模型,并与传统机器学习模型中的CRF模型和HMM模型在相同蒙古文机构名数据集上的实验结果进行比对,证实了深度学习方法在蒙古文命名实体识别任务上的有效性。实验结果中BI-LSTM-CRF模型的识别效果比较好,F1值达到96.88%。通过本项研究得知,BI-LSTM-CRF模型在识别蒙古文机构名时识别效果较好,其F1值为96.88%。实验中构建的蒙古文机构名词典也为后续的研究提供了基础。
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