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基于音节-形态素融合的朝鲜语命名实体识别研究
被引量：
1
1
作者
高君龙
崔荣一
赵亚慧
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期28-33,共6页
命名实体识别任务是朝鲜语自然语言处理研究过程中最重要的基础任务之一。针对朝鲜语命名实体识别的边界划定不明确和准确率低等问题,该文提出基于Transformer的音节-形态素融合的朝鲜语命名实体识别模型。首先通过BERT预训练模型分别...
命名实体识别任务是朝鲜语自然语言处理研究过程中最重要的基础任务之一。针对朝鲜语命名实体识别的边界划定不明确和准确率低等问题,该文提出基于Transformer的音节-形态素融合的朝鲜语命名实体识别模型。首先通过BERT预训练模型分别对音节和形态素进行词嵌入;其次使用两种不同的向量融合方法将音节向量和形态素向量相融合,即简单的向量拼接方法和考虑到向量联系与差异的启发式融合方法;最后将融合后的向量作为模型的输入完成命名实体识别任务。实验结果在KLUE公布的朝鲜语命名实体识别数据集中F1值达到了88.78%,相比单一粒度实验提高约3至4个百分点。
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关键词
朝鲜语
命名实体识别
音节-形态素融合
预训练
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题名
基于音节-形态素融合的朝鲜语命名实体识别研究
被引量：
1
1
作者
高君龙
崔荣一
赵亚慧
机构
延边大学计算机科学与技术学科智能信息处理研究室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期28-33,共6页
基金
国家语委“十三五”科研规划项目(YB135-76)
延边大学外国语言文学世界一流学科建设科研项目(18YLPY13,18YLPY14)。
文摘
命名实体识别任务是朝鲜语自然语言处理研究过程中最重要的基础任务之一。针对朝鲜语命名实体识别的边界划定不明确和准确率低等问题,该文提出基于Transformer的音节-形态素融合的朝鲜语命名实体识别模型。首先通过BERT预训练模型分别对音节和形态素进行词嵌入;其次使用两种不同的向量融合方法将音节向量和形态素向量相融合,即简单的向量拼接方法和考虑到向量联系与差异的启发式融合方法;最后将融合后的向量作为模型的输入完成命名实体识别任务。实验结果在KLUE公布的朝鲜语命名实体识别数据集中F1值达到了88.78%,相比单一粒度实验提高约3至4个百分点。
关键词
朝鲜语
命名实体识别
音节-形态素融合
预训练
Keywords
Korean
named entity recognition
syllable
-
morpheme fusion
pre
-
training
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于音节-形态素融合的朝鲜语命名实体识别研究
高君龙
崔荣一
赵亚慧
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023
1
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