【摘 要】
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提出一种基于Attention-BiLSTM(attention-bidirectional long short-term memory)深度神经网络的命名实体识别方法。应用BiLSTM神经网络自动学习文本的隐含特征,可以解决传
【机 构】
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湖南工业大学计算机学院,智能信息感知及处理技术湖南省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402165);湖南省自然科学基金资助项目(2018JJ2098);湖南工业大学重点基金资助项目(17ZBLWT001KT006)
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提出一种基于Attention-BiLSTM(attention-bidirectional long short-term memory)深度神经网络的命名实体识别方法。应用BiLSTM神经网络自动学习文本的隐含特征,可以解决传统识别方法存在长距离依赖等问题;引入注意力机制(attention mechanism)对文本全局特征做重要度计算,获取文本局部特征,解决了传统深度学习方法不能充分提取特征的问题;在预训练过程中加入维基百科知识,进一步提升了命名实体识别系统的性能。实验表明,所提方法在SIGHAN
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