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2017年第10期技术研究
doi10.3969/j.issn.1671-1122.2017.10.005
:
基于深度神经网络的命名实体识别
方法研究
GULKhanSafiQamas,尹继泽,潘丽敏,罗森林
(北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心,北京100081)
摘要:针对中文社交媒体命名实体识别的特征提取不充分问题,文章提出一种基于深度神
经网络、结合长短时记忆和注意力模型的命名实体识别方法。一条社交媒体文本信息等价于一个字
符序列,因此,首先将其中每个字符转化为对应的字向量;其次,利用长短时记忆处理转化后的字
向量序列来提取文本全局特征;然后,利用注意力模型处理前一步输出的文本全局特征向量序列,
进一步提取文本局部特征;最后,利用线性链式条件随机场根据文本全局和局部特征向量序列进行
命名实体标注,获得命名实体识别结果并输出。实验结果表明,文中方法与基线算法及当前优良算
法相比,其F-测度值高于其他对比方法。
关键词:命名实体识别;中文社交媒体;深度神经网络;注意力机制
中图分类号:TP309文献标识码:A文章编号:1671-1122(2017)10-0029-07
中文引用格式:GULKhanSafiQamas,尹继泽,潘丽敏,等.基于深度神经网络的命名实体识别方法研
究[J].信息网络安全,2017(10):29-35.
英文引用格式:GULKSQ,YINJize,PANLimin,etal.ResearchontheAlgorithmofNamedEntity
RecognitionBasedonDeepNeuralNetwork[J].NetinfoSecurity,2017(10):29-35.
ResearchontheAlgorithmofNamedEntityRecognitionBasedon
DeepNeuralNetwork
GULKhanSafiQamas,YINJize,PANLimin,LUOSenlin
(InformationSystemandSecurityCountermeasuresExperimentalCenter,BeijingInstituteofTechnology,
Beijing100081,China)
Abstract:Fortheproblemofinsufficientfeatureextractionofnamedentityrecognition
forChinesesocialmedia,amethodofnamedentityrecognitionbasedondeepneuralnetworks
thatcombinesalongshort-termmemorywit
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