【摘 要】
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针对传统知识图谱实体抽取方法需要大量人工特征和专家知识的问题,提出一种基于BILSTM_CRF模型的神经网络结构实体抽取方法。它既能使用双向长短时记忆网络BILSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)提取文本信息的特征,又可利用条件随机场CRF(Conditional Random Fields)衡量序列标注的联系。该方法对输入的文本进行建模,把句子中的每
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室
【基金项目】
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工业和信息化部通信软科学项目(2018-R-26),陕西省自然科学基金资助项目(2012JM8044),陕西省社会科学基金资助项目(2016N008),陕西省教育厅科学研究计划资助项目(12JK0733),西安邮电大学研究生创新基金项目(CXL2016-13)
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针对传统知识图谱实体抽取方法需要大量人工特征和专家知识的问题,提出一种基于BILSTM_CRF模型的神经网络结构实体抽取方法。它既能使用双向长短时记忆网络BILSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)提取文本信息的特征,又可利用条件随机场CRF(Conditional Random Fields)衡量序列标注的联系。该方法对输入的文本进行建模,把句子中的每个词转换为词向量;利用BILSTM处理分布式向量得到句子特征;使用CRF标注并抽取实体,得到最终结果。实
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