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一种基于BERT与SemiCRF的中文命名实体识别方法

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本发明公开了一种基于BERT与SemiCRF的中文命名实体识别方法，构建命名实体识别模型，所述方法包括步骤：获取预训练好的BERT模型；对命名实体识别的原始语料数据进行预处理，构建命名实体识别的训练集；将构建的命名实体识别的训练集数据输入到预训练好的BERT语言模型；将BERT语言模型的输出依次输入到双向LSTM神经网络以及CRF与SemiCRF联合模块中，对双向LSTM神经网络及联合模块进行多次迭代训练；使用训练完成得到的完整命名实体识别模型，对中文文本进行命名实体识别。本发明解决了传统的word2vec无法区分多义词的问题，并通过引入的基于SemiCRF的方法，将传统的CRF方法往往会忽略掉的词级别信息与字级别的信息结合起来，在一定程度上提高了中文命名实体识别的效果。

著录项

公开/公告号CN111563383A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-08-21

原文格式PDF
申请/专利权人华南理工大学;
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申请/专利号CN202010272320.8
发明设计人蔡毅;郑煜佳;
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申请日2020-04-09
分类号G06F40/295(20200101);G06F40/284(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构44245 广州市华学知识产权代理有限公司;
代理人裴磊磊
地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号
入库时间 2023-12-17 11:07:24

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2020-08-21

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