期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于顺序遗忘编码和Bi-LSTM的命名实体识别算法
被引量：
9
1
作者
杨贺羽
杜洪波
+1 位作者
朱立军
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第2期213-217,共5页
为了使长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)更精确地提取句子较远的特征信息,提出一种融合顺序遗忘编码(Fixed-size Oradinally Forgetting Encoding,FOFE)结合循环神经网络的命名实体识别算法。利用FOFE可以保留任意长度句子...
为了使长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)更精确地提取句子较远的特征信息,提出一种融合顺序遗忘编码(Fixed-size Oradinally Forgetting Encoding,FOFE)结合循环神经网络的命名实体识别算法。利用FOFE可以保留任意长度句子信息的编码方式来增强LSTM对句子特征的提取能力。利用Bi-LSTM和FOFE编码分别对向量化表示的文本进行特征提取和编码表示。结合得到的两个特征向量,通过注意力机制对Bi-LSTM的输入与输出之间的相关性进行计算,最后利用条件随机场学习标签序列的约束。该算法分别在英文和中文两种语言的数据集中进行了对比实验,F1值分别达到了91.30和91.65,验证了该方法的有效性。
展开更多
关键词
长短时记忆网络
顺序遗忘编码
注意力机制
命名实体识别
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于顺序遗忘编码和Bi-LSTM的命名实体识别算法
被引量：
9
1
作者
杨贺羽
杜洪波
朱立军
机构
沈阳工业大学
宁夏智能信息与大数据处理重点实验室
北方民族大学
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第2期213-217,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61362033)
宁夏自然科学基金项目(NZ17015)。
文摘
为了使长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)更精确地提取句子较远的特征信息,提出一种融合顺序遗忘编码(Fixed-size Oradinally Forgetting Encoding,FOFE)结合循环神经网络的命名实体识别算法。利用FOFE可以保留任意长度句子信息的编码方式来增强LSTM对句子特征的提取能力。利用Bi-LSTM和FOFE编码分别对向量化表示的文本进行特征提取和编码表示。结合得到的两个特征向量,通过注意力机制对Bi-LSTM的输入与输出之间的相关性进行计算,最后利用条件随机场学习标签序列的约束。该算法分别在英文和中文两种语言的数据集中进行了对比实验,F1值分别达到了91.30和91.65,验证了该方法的有效性。
关键词
长短时记忆网络
顺序遗忘编码
注意力机制
命名实体识别
Keywords
LSTM
FOFE
Attention mechanism
Named entity recognition
分类号
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于顺序遗忘编码和Bi-LSTM的命名实体识别算法
杨贺羽
杜洪波
朱立军
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
