【摘 要】
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命名实体和实体关系抽取始终是信息抽取任务中基础而又关键的子任务,同时也是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域内智能问答、机器翻译等综合应用中的关键基
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命名实体和实体关系抽取始终是信息抽取任务中基础而又关键的子任务,同时也是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域内智能问答、机器翻译等综合应用中的关键基础环节,其成为近十几年来国内外学者进行广泛探讨和深入研究的课题。面对处理互联网迅猛发展带来的海量非结构化和半结构化文本数据的挑战,需要解决缺乏大规模规范语料库、输出结果不直观、人工特征抽取费时费力以及长距离上下文特征等难题。本文创新性的提出使用共现矩阵和滑动窗口方法解决长距离上下文特征问题,利用多层的自编码器抽取词语特征集来解决人工特征抽取费时费力和需要领域知识的难题,同时也增强了模型的泛化能力。将抽取问题抽象成分类问题,使得最终的输出结果直观而可靠。利用本文提出的创新性抽取方法,基于真实语料的实验结果表明,该方法的抽取结果与基于最大熵模型和特征融合方法的抽取结果相比,准确率平均提高了9.3%,召回率平均提高了 5.5%,F值平均提高了 7.5%。从对比结果来看,深度神经网络模型不仅可以应用于中文命名实体的抽取,而且在抽取性能上比浅层的统计学习模型有较大的提高。此方面的研究将为利用深度学习的理论和技术来处理自然语言问题提供理论和实践依据。
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