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地名实体识别研究与展望
被引量：
1
1
作者
王文涛
奚雪峰
+1 位作者
崔志明
徐川
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第21期66-82,共17页
地名作为一种常见的命名实体,广泛存在于非结构化文本中。是非结构化数据转为结构化过程中重要的关联实体。为了全面了解地名识别的最新研究成果和现状,概述了地名识别现有的应用场景、地名识别技术在具体场景的详细应用以及地名识别数...
地名作为一种常见的命名实体,广泛存在于非结构化文本中。是非结构化数据转为结构化过程中重要的关联实体。为了全面了解地名识别的最新研究成果和现状,概述了地名识别现有的应用场景、地名识别技术在具体场景的详细应用以及地名识别数据集和评价指标。总结分析了现有的地名识别方法:基于规则和地名词典匹配的方法、基于统计机器学习的方法、基于深度学习模型和混合模型方法。归纳总结了每一种地名识别方法的关键思路、优缺点和具体模型。同时对混合方法的融合特征和模型特点进行了总结归纳。并从模型性能展开比对分析,以及对词嵌入模型和预训练模型的模型特点进行了总结归纳。对地名实体识别研究方向进行总结和展望。
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关键词
命名实体识别
地名实体识别
自然语言处理
深度学习
信息抽取
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职称材料
题名
地名实体识别研究与展望
被引量：
1
1
作者
王文涛
奚雪峰
崔志明
徐川
机构
苏州科技大学电子与信息工程学院
苏州市虚拟现实智能交互及应用技术重点实验室
苏州智慧城市研究院
昆山市社会治理现代化综合指挥中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第21期66-82,共17页
基金
国家自然科学基金(61876217,62176175)
江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目资助(XYDXX-086)
苏州市科技计划项目(SGC2021078)。
文摘
地名作为一种常见的命名实体,广泛存在于非结构化文本中。是非结构化数据转为结构化过程中重要的关联实体。为了全面了解地名识别的最新研究成果和现状,概述了地名识别现有的应用场景、地名识别技术在具体场景的详细应用以及地名识别数据集和评价指标。总结分析了现有的地名识别方法:基于规则和地名词典匹配的方法、基于统计机器学习的方法、基于深度学习模型和混合模型方法。归纳总结了每一种地名识别方法的关键思路、优缺点和具体模型。同时对混合方法的融合特征和模型特点进行了总结归纳。并从模型性能展开比对分析,以及对词嵌入模型和预训练模型的模型特点进行了总结归纳。对地名实体识别研究方向进行总结和展望。
关键词
命名实体识别
地名实体识别
自然语言处理
深度学习
信息抽取
Keywords
named entity recognition
toponym entity recognition
natural language processing
deep learning
informa-tion extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
地名实体识别研究与展望
王文涛
奚雪峰
崔志明
徐川
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
1
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