基于双流特征互补的嵌套命名实体识别

作     者：黄荣梅 廖涛 张顺香 段松松 HUANG Rong-mei;LIAO Tao;ZHANG Shun-xiang;DUAN Song-song

作者机构：安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001 

基　　金：国家自然科学基金面上基金项目(62076006) 安徽省属高校协同创新基金项目(GXXT-2021-008) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第3期

页      码：799-805页

摘      要：针对以往句子在文本编码后不能获得高效的特征信息,提出一种基于双流特征互补的嵌套命名实体识别模型。句子在嵌入时以单词的字级别和字符级别两种方式嵌入,分别通过神经网络Bi-LSTM获取句子上下文信息,两个向量进入低层级与高层级的特征互补模块,实体词识别模块和细粒度划分模块对实体词区间进行细粒度划分,获取内部实体。实验结果表明,模型相较于经典模型在特征提取上有较大的提升。

主 题 词：命名实体识别 自然语言处理 嵌套结构 双流特征互补 神经网络 实体词识别 细粒度划分 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2024.03.022

馆 藏 号：203126646...