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融合词典特征的Bi-LSTM-WCRF中文人名识别
被引量：
7
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作者
成于思
施云涛
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020年第4期69-76,共8页
受限于标注语料的领域和规模以及类别不均衡,中文人名识别性能偏低。相比人名识别训练语料,人名词典获取较为容易,利用词典提升人名识别性能有待进一步研究。该文提取人名词典特征,融入到双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型中,在损失函数...
受限于标注语料的领域和规模以及类别不均衡,中文人名识别性能偏低。相比人名识别训练语料,人名词典获取较为容易,利用词典提升人名识别性能有待进一步研究。该文提取人名词典特征,融入到双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型中,在损失函数中提高人名标签权重,设计加权条件随机场(WCRF)。从人名词典中获取姓和名相关的特征信息,Bi-LSTM网络捕获句子中上下文信息,WCRF提高人名识别的召回率。在《人民日报》语料和工程法律领域语料上进行实验,结果表明:在领域测试语料上,与基于隐马尔可夫模型的方法相比,人名识别的F1值提高18.34%,与传统Bi-LSTM-CRF模型相比,召回率提高15.53%,F1提高8.83%。WCRF还可以应用到其他类别不均衡的序列标注或分类问题中。
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关键词
人名识别
双向长短期记忆网络
加权条件随机场
词典特征
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题名
融合词典特征的Bi-LSTM-WCRF中文人名识别
被引量：
7
1
作者
成于思
施云涛
机构
东南大学土木工程学院
苏宁科技集团云计算研发中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020年第4期69-76,共8页
基金
国家自然科学基金(71601047)
中国博士后科学基金(2015M581706)
文摘
受限于标注语料的领域和规模以及类别不均衡,中文人名识别性能偏低。相比人名识别训练语料,人名词典获取较为容易,利用词典提升人名识别性能有待进一步研究。该文提取人名词典特征,融入到双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型中,在损失函数中提高人名标签权重,设计加权条件随机场(WCRF)。从人名词典中获取姓和名相关的特征信息,Bi-LSTM网络捕获句子中上下文信息,WCRF提高人名识别的召回率。在《人民日报》语料和工程法律领域语料上进行实验,结果表明:在领域测试语料上,与基于隐马尔可夫模型的方法相比,人名识别的F1值提高18.34%,与传统Bi-LSTM-CRF模型相比,召回率提高15.53%,F1提高8.83%。WCRF还可以应用到其他类别不均衡的序列标注或分类问题中。
关键词
人名识别
双向长短期记忆网络
加权条件随机场
词典特征
Keywords
person name recognition
bi-directional long short-term memory netwoork
weighted conditional random field
dictionary features
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [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
融合词典特征的Bi-LSTM-WCRF中文人名识别
成于思
施云涛
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2020
7
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