基于双向LSTM的军事命名实体识别

李健龙; 王盼卿; 韩琪羽

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cqvip:为了减少传统的命名实体识别需要人工制定特征的大量工作,通过无监督训练获得军事领域语料的分布式向量表示,采用双向LSTM递归神经网络模型解决军事领域命名实体的识别问题,并且通过添加字词结合的输入向量和注意力机制对双向LSTM递归神经网络模型进行扩展和改进,进而提高军事领域命名实体识别。实验结果表明,提出的方法能够完成军事领域命名实体的识别,并且在测试集语料上的F-值达到了87.38%。

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来源
《计算机工程与科学》 |2019年第4期|713-718|共6页
作者
李健龙; 王盼卿; 韩琪羽;
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作者单位

陆军工程大学石家庄校区装备模拟训练中心河北石家庄050001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
命名实体识别; 长短时记忆递归神经网络; 注意力机制;

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