融合多种语言学特征的维吾尔语神经网络命名实体识别

董瑞; 杨雅婷; 蒋同海

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cqvip:命名实体识别是自然语言处理中的基础任务,有着非常重要的作用。随着深度学习在自然语言处理中的深入研究,研究者发现使用神经网络进行命名实体识别、自动抽取特征,可以取得很好的识别效果。但是命名实体识别是和语言相关的,维吾尔语的复杂形态特征,导致神经网络不能全面地自动抽取特征。提出一种融合多种语言学特征的Bi-LSTM-CNN-CRF神经网络模型,在维吾尔语命名实体语料库中进行验证,最终F1值提高了3.98%,充分说明对于复杂形态语言,添加语言学特征能够提高命名实体识别精度。

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来源
《计算机应用与软件》 |2020年第5期|183-188|共6页
作者
董瑞; 杨雅婷; 蒋同海;
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作者单位

中国科学院新疆理化技术研究所新疆乌鲁木齐 830011;

新疆民族语音语言信息处理实验室新疆乌鲁木齐 830011;

中国科学院大学北京 100049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;
关键词
命名实体识别; 神经网络; 维吾尔语; 语言学特征;

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