一种中文人名识别的训练架构

王嘉文; 王传栋; 杨雁莹

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一种中文人名识别的训练架构

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中文人名识别作为中文语言处理的一项关键技术,广泛应用于文本挖掘、语义分析、机器翻译等领域.在数据日趋海量化和异构化的当今社会,对于中文人名进行命名实体识别已经成为现阶段中文自然语言处理的研究热点之一.由于现有方法大多依赖于先验的领域知识和工程化的特征,识别模型常需要研究人员的大量语言学知识.为了减少甚至忽略对这些工程化的特征的依赖,旨在建立一种较为灵活的深度神经网络架构,通过对大规模未标记语料的内部表示的学习,使得系统减少甚至忽略这些工程化特征的影响,采用无监督的方法进行中文人名识别.实验结果表明,该模型不但性能良好,而且不需要过多的计算资源,在中文人名识别的应用中具有良好的效果.

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来源
《计算机技术与发展》 |2018年第7期|53-5762|共6页
作者
王嘉文; 王传栋; 杨雁莹;
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作者单位

南京邮电大学计算机学院;

江苏南京 210023;

南京邮电大学计算机学院;

江苏南京 210023;

南京森林警察学院;

江苏南京 210023;

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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
自然语言处理; 深度学习; 神经网络; 中文人名识别;

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