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基于主动MCNN-SCRF的新能源汽车命名实体识别
被引量：
5
1
作者
马建红
张炳斐
+1 位作者
张少光
刘双耀
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第7期23-29,共7页
新能源汽车命名实体存在实体边界模糊,多为未登录词,现存标注样本较少等问题,识别精确率和召回率较低。据此,提出了一种基于多通道神经网络(Multiple Channel Neural Network,MCNN)的新能源汽车实体识别模型,该模型融合了字词特征和片...
新能源汽车命名实体存在实体边界模糊,多为未登录词,现存标注样本较少等问题,识别精确率和召回率较低。据此,提出了一种基于多通道神经网络(Multiple Channel Neural Network,MCNN)的新能源汽车实体识别模型,该模型融合了字词特征和片段特征,不再将实体识别当作传统的序列标注任务,利用半马尔科夫条件随机场(Semi-Markov CRF,SCRF)针对片段特征建模,对输入的句子切分片段并对片段整体分配标记,同时完成实体边界的识别和实体分类,弥补了传统字词序列标注模型采用局部标记区分实体边界的不足。为解决现存标注样本较少的问题,在训练模型的过程中,引入了一种基于不确定性和相似度相结合的主动学习(Active Learning,AL)。通过多组对比实验表明,该模型在大幅度减少人工标注量的同时,能够提高识别精确率和召回率。
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关键词
新能源汽车命名实体识别
深度学习
半马尔可夫条件随机场
片段特征
主动学习
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职称材料
题名
基于主动MCNN-SCRF的新能源汽车命名实体识别
被引量：
5
1
作者
马建红
张炳斐
张少光
刘双耀
机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第7期23-29,共7页
基金
河北省科技厅互联网的创新软件设计及公共应用服务平台项目(No.15240118D)
文摘
新能源汽车命名实体存在实体边界模糊,多为未登录词,现存标注样本较少等问题,识别精确率和召回率较低。据此,提出了一种基于多通道神经网络(Multiple Channel Neural Network,MCNN)的新能源汽车实体识别模型,该模型融合了字词特征和片段特征,不再将实体识别当作传统的序列标注任务,利用半马尔科夫条件随机场(Semi-Markov CRF,SCRF)针对片段特征建模,对输入的句子切分片段并对片段整体分配标记,同时完成实体边界的识别和实体分类,弥补了传统字词序列标注模型采用局部标记区分实体边界的不足。为解决现存标注样本较少的问题,在训练模型的过程中,引入了一种基于不确定性和相似度相结合的主动学习(Active Learning,AL)。通过多组对比实验表明,该模型在大幅度减少人工标注量的同时,能够提高识别精确率和召回率。
关键词
新能源汽车命名实体识别
深度学习
半马尔可夫条件随机场
片段特征
主动学习
Keywords
new energy vehicle NER
deep learning
semi-markov
crf
(
scrf
)
segment feature
active learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主动MCNN-SCRF的新能源汽车命名实体识别
马建红
张炳斐
张少光
刘双耀
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019
5
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