基于深度神经网络的中文命名实体识别

• 作者: 伍大勇 刘悦 张海楠 程学旗
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 命名实体识别 深度学习 神经网络 机器学习 词性
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 语言分析与计算
• 页码范围: 28-35
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6799字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2017.04.005

摘要

由于中文词语缺乏明确的边界和大小写特征,单字在不同词语下的意思也不尽相同,较于英文,中文命名实体识别显得更加困难.该文利用词向量的特点,提出了一种用于深度学习框架的字词联合方法,将字特征和词特征统一地结合起来,它弥补了词特征分词错误蔓延和字典稀疏的不足,也改善了字特征因固定窗口大小导致的上下文缺失.在词特征中加入词性信息后,进一步提高了系统的性能.在1998年《人民日报》语料上的实验结果表明,该方法达到了良好的效果,在地名 、人名 、机构名识别任务上分别提高1.6%、8%、3%,加入词性特征的字词联合方法的F1值可以达到96.8%、94.6%、88.6%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘悦	中国科学院计算技术研究所	56	565	12.0	22.0
2	伍大勇	中国科学院计算技术研究所	4	73	3.0	4.0
3	张海楠	中国科学院计算技术研究所	1	56	1.0	1.0
4	程学旗		1	56	1.0	1.0