【摘 要】
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由于具有特征自学习性特性,LSTM被越来越多地应用在自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER)领域,并取得较优的性能。本文提出一种新颖的词语-字符自适应混合编码算法,在已有
【基金项目】
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深圳职业技术学院校级重点资助项目(6018-22K200019991)
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由于具有特征自学习性特性,LSTM被越来越多地应用在自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER)领域,并取得较优的性能。本文提出一种新颖的词语-字符自适应混合编码算法,在已有的字符和词语信息的基础上,突破词语信息的局部性限制,基于语料库进行词语全局特征的提取与选择,并将此全局特征与局部特征(字符信息)进行叠加,帮助WC-LSTM捕获更多的文本特征。实际数据实验结果表明,与最新的WC-LSTM相比较,本文提出的自适应编码可以较为明显地提升LSTM在NER上的性能。
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《深圳职业技术学院学报》（ISSN 1672-0318 CN 44-1572／Z）是由广东省教育厅主管、深圳职业技术学院主办的综合性学术刊物，双月刊，国内外公开发行。本刊主旨：强调创新性，突出技术性及