【摘 要】
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中文叙事性文本的命名实体识别往往受限于中文的一词多义性和上下文结合不充分,难以在识别人名、地名、机构名的同时,将普通名词、数词、介词、方位词也作为特殊的实体进行识别。针对这一问题,本研究对少量叙事性文本语料进行人工标注后,采取基于同类实体随机替换的数据增强方法,扩大了训练数据集,又考虑到分词对正确识别实体边界的帮助,搭建了BBWC(BERT-BiLSTM+WS-CRF)的中文命名实体识别模型,在测试集中提取出相应实体和实体数量及位置信息。实验结果表明,该命名实体识别模型,在小说、寓言、童话这三个中文叙事性
【机 构】
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武汉大学印刷与包装系,南方电网中低压电气设备质量检验测试重点实验室,广东电网有限责任公司广州供电局电力试验研究院
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中文叙事性文本的命名实体识别往往受限于中文的一词多义性和上下文结合不充分,难以在识别人名、地名、机构名的同时,将普通名词、数词、介词、方位词也作为特殊的实体进行识别。针对这一问题,本研究对少量叙事性文本语料进行人工标注后,采取基于同类实体随机替换的数据增强方法,扩大了训练数据集,又考虑到分词对正确识别实体边界的帮助,搭建了BBWC(BERT-BiLSTM+WS-CRF)的中文命名实体识别模型,在测试集中提取出相应实体和实体数量及位置信息。实验结果表明,该命名实体识别模型,在小说、寓言、童话这三个中文叙事性
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