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一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型
被引量:
4
1
作者
郜成胜
张君福
+2 位作者
李伟平
赵文
张世琨
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期442-448,共7页
命名实体识别与共指消解均依赖于对实体相邻文本信息的学习,本文提出一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型,共用双向长短时记忆模型LSTM编码层对输入序列中每个词前后方向上下文信息进行编码,并通过训练学习得到上下...
命名实体识别与共指消解均依赖于对实体相邻文本信息的学习,本文提出一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型,共用双向长短时记忆模型LSTM编码层对输入序列中每个词前后方向上下文信息进行编码,并通过训练学习得到上下文信息传递到前馈神经网络FFNN模型以提高共指消解精度,通过将领域文档及篇章语义向量加入FFNN,改进共指消解算法并优化共指消解模型.基于领域文本数据集进行联合模型训练,实验结果表明该联合模型可以有效地提高共指消解精度.
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关键词
神经网络
命名实体识别
共指消解
联合神经网络模型
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题名
一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型
被引量:
4
1
作者
郜成胜
张君福
李伟平
赵文
张世琨
机构
北京大学软件与微电子学院
北京大学软件工程国家工程研究中心
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第3期442-448,共7页
文摘
命名实体识别与共指消解均依赖于对实体相邻文本信息的学习,本文提出一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型,共用双向长短时记忆模型LSTM编码层对输入序列中每个词前后方向上下文信息进行编码,并通过训练学习得到上下文信息传递到前馈神经网络FFNN模型以提高共指消解精度,通过将领域文档及篇章语义向量加入FFNN,改进共指消解算法并优化共指消解模型.基于领域文本数据集进行联合模型训练,实验结果表明该联合模型可以有效地提高共指消解精度.
关键词
神经网络
命名实体识别
共指消解
联合神经网络模型
Keywords
neural network
named entity recognition
coreference resolution
hybrid neural network model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于混合神经网络的命名实体识别与共指消解联合模型
郜成胜
张君福
李伟平
赵文
张世琨
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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