【摘 要】
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新能源汽车命名实体存在实体边界模糊,多为未登录词,现存标注样本较少等问题,识别精确率和召回率较低。据此,提出了一种基于多通道神经网络(Multiple Channel Neural Network
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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河北省科技厅互联网的创新软件设计及公共应用服务平台项目(No.15240118D)
论文部分内容阅读
新能源汽车命名实体存在实体边界模糊,多为未登录词,现存标注样本较少等问题,识别精确率和召回率较低。据此,提出了一种基于多通道神经网络(Multiple Channel Neural Network,MCNN)的新能源汽车实体识别模型,该模型融合了字词特征和片段特征,不再将实体识别当作传统的序列标注任务,利用半马尔科夫条件随机场(Semi-Markov CRF,SCRF)针对片段特征建模,对输入的句子切分片段并对片段整体分配标记,同时完成实体边界的识别和实体分类,弥补了传统字词序列标注模型采用局部标记区分实
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