汉译藏传佛教典籍中的神灵命名实体识别方法研究

郭晓然; 王维兰; 罗平

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汉译藏传佛教典籍中的神灵命名实体识别方法研究

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命名实体识别是自然语言处理中的一项基础性关键任务。针对汉译藏传佛教典籍中各种神灵名称难以识别的问题,提出一种基于BERT预训练语言模型、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的多神经网络融合方法BERT-BiLSTM-CRF-a。该方法使用BERT代替浅层网络训练字向量,充分表征字的多义性;引入注意力机制的权重思想将BiLSTM层的前向和后向隐层向量加权后再拼接,进一步提高了上下文特征的有效利用率;最后使用CRF模型输出序列上的最优标注结果。实验表明,该方法在测试集上准确率达95.2%,较传统的BiLSTM-CRF模型提升7.6%,召回率也高出8.7%,因此能够应用于汉译藏传佛教典籍中神灵名称识别任务。

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来源
《高原科学研究》 |2020年第4期|P.87-94|共8页
作者
郭晓然; 王维兰; 罗平;
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作者单位

西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州730030;

西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室甘肃兰州730030;

兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
藏传佛教神灵; 命名实体识别; BERT预训练模型; 注意力机制;

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