针对中文汽车领域实体抽取任务中对嵌套实体、长实体识别效果差的问题,提出一种实体类别增强的嵌套实体抽取(ECE-NER)模型。首先,基于特征融合编码,提高模型对领域实体边界的感知能力;然后,尾词识别模块利用多层感知机得到实体尾词集合...针对中文汽车领域实体抽取任务中对嵌套实体、长实体识别效果差的问题,提出一种实体类别增强的嵌套实体抽取(ECE-NER)模型。首先,基于特征融合编码,提高模型对领域实体边界的感知能力;然后,尾词识别模块利用多层感知机得到实体尾词集合;最后,前向边界识别模块基于义原构造的实体类别特征和自注意力机制得到实体类别增强的候选尾词表征,融合领域实体类别特征,利用双仿射编码器计算特定尾词和实体类型的实体跨度概率,从而确定命名实体。在某汽车企业生产线故障数据集、汽车工业故障抽取评测数据集CCL2022和中文医学文本数据集CHIP2020上进行模型验证。实验结果表明,所提模型在前两个数据集上的实体识别F1值比序列标注模型(BERT+BiLSTM+CRF)、基于跨度的实体抽取模型(PURE(Princeton University Relation Extraction)、SpERT(Span-based Entity and Relation Transformer))分别提高了4.1、1.8、1.6个百分点和9.0、5.4、7.3个百分点;在第一个数据集和第三个数据集中嵌套实体识别F1值与PURE、SpERT模型相比提高了13.3、8.3个百分点和21.7、9.3个百分点,验证了所提模型在嵌套实体识别上的有效性。展开更多
中文命名实体识别在中文信息处理中扮演着重要的角色.在中文信息文本中,许多命名实体内部包含着嵌套实体.然而,已有研究大多聚焦在非嵌套实体识别,无法充分捕获嵌套实体之间的边界信息.采用分层标注方式进行嵌套命名实体识别(nested nam...中文命名实体识别在中文信息处理中扮演着重要的角色.在中文信息文本中,许多命名实体内部包含着嵌套实体.然而,已有研究大多聚焦在非嵌套实体识别,无法充分捕获嵌套实体之间的边界信息.采用分层标注方式进行嵌套命名实体识别(nested named entity recognition,NNER),将每层的实体识别解析为一个单独的任务,并通过Gate过滤机制来促进层级之间的信息交换.利用公开的1998年《人民日报》NNER语料进行了多组实验,验证了模型的有效性.实验结果表明,在不使用外部资源词典信息的情况下,该方法在《人民日报》数据集上的F1值达到了91.41%,有效提高了中文嵌套命名实体识别的效果.展开更多
为解决水产医学命名实体识别中存在的嵌套实体识别准确率不高的问题,提出一种基于多核卷积的命名实体识别模型(BERT+Multi-CNN+CRF),采用多核卷积神经网络提取嵌套实体特征,通过BERT(bidirectional encoder representations from transf...为解决水产医学命名实体识别中存在的嵌套实体识别准确率不高的问题,提出一种基于多核卷积的命名实体识别模型(BERT+Multi-CNN+CRF),采用多核卷积神经网络提取嵌套实体特征,通过BERT(bidirectional encoder representations from transformers)方法对输入语料进行预训练,丰富嵌套实体位置向量信息,获得嵌套实体输入特征矩阵,将提取特征矩阵与输入特征矩阵融合,以增强嵌套实体的特征表示,并进行不同模型的对比试验。结果表明,本文中提出的BERT+Multi-CNN+CRF模型,在水产医学嵌套命名实体识别任务中的准确率、召回率和F1值分别为88.04%、88.92%和88.48%,与识别准确率较高的BERT+BiLSTM+ATT+CRF模型相比,分别提高了2.25%、3.23%和2.74%。研究表明,本文中提出的BERT+Multi-CNN+CRF模型可有效解决水产医学嵌套实体识别准确率不高的问题,是一种有效的水产医学嵌套命名实体识别方法。展开更多
文摘针对中文汽车领域实体抽取任务中对嵌套实体、长实体识别效果差的问题,提出一种实体类别增强的嵌套实体抽取(ECE-NER)模型。首先,基于特征融合编码,提高模型对领域实体边界的感知能力;然后,尾词识别模块利用多层感知机得到实体尾词集合;最后,前向边界识别模块基于义原构造的实体类别特征和自注意力机制得到实体类别增强的候选尾词表征,融合领域实体类别特征,利用双仿射编码器计算特定尾词和实体类型的实体跨度概率,从而确定命名实体。在某汽车企业生产线故障数据集、汽车工业故障抽取评测数据集CCL2022和中文医学文本数据集CHIP2020上进行模型验证。实验结果表明,所提模型在前两个数据集上的实体识别F1值比序列标注模型(BERT+BiLSTM+CRF)、基于跨度的实体抽取模型(PURE(Princeton University Relation Extraction)、SpERT(Span-based Entity and Relation Transformer))分别提高了4.1、1.8、1.6个百分点和9.0、5.4、7.3个百分点;在第一个数据集和第三个数据集中嵌套实体识别F1值与PURE、SpERT模型相比提高了13.3、8.3个百分点和21.7、9.3个百分点,验证了所提模型在嵌套实体识别上的有效性。
文摘中文命名实体识别在中文信息处理中扮演着重要的角色.在中文信息文本中,许多命名实体内部包含着嵌套实体.然而,已有研究大多聚焦在非嵌套实体识别,无法充分捕获嵌套实体之间的边界信息.采用分层标注方式进行嵌套命名实体识别(nested named entity recognition,NNER),将每层的实体识别解析为一个单独的任务,并通过Gate过滤机制来促进层级之间的信息交换.利用公开的1998年《人民日报》NNER语料进行了多组实验,验证了模型的有效性.实验结果表明,在不使用外部资源词典信息的情况下,该方法在《人民日报》数据集上的F1值达到了91.41%,有效提高了中文嵌套命名实体识别的效果.
文摘为解决水产医学命名实体识别中存在的嵌套实体识别准确率不高的问题,提出一种基于多核卷积的命名实体识别模型(BERT+Multi-CNN+CRF),采用多核卷积神经网络提取嵌套实体特征,通过BERT(bidirectional encoder representations from transformers)方法对输入语料进行预训练,丰富嵌套实体位置向量信息,获得嵌套实体输入特征矩阵,将提取特征矩阵与输入特征矩阵融合,以增强嵌套实体的特征表示,并进行不同模型的对比试验。结果表明,本文中提出的BERT+Multi-CNN+CRF模型,在水产医学嵌套命名实体识别任务中的准确率、召回率和F1值分别为88.04%、88.92%和88.48%,与识别准确率较高的BERT+BiLSTM+ATT+CRF模型相比,分别提高了2.25%、3.23%和2.74%。研究表明,本文中提出的BERT+Multi-CNN+CRF模型可有效解决水产医学嵌套实体识别准确率不高的问题,是一种有效的水产医学嵌套命名实体识别方法。
