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摘要:
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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文献信息
篇名 一种中文人名识别的训练架构
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 自然语言处理 深度学习 神经网络 中文人名识别
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 53-57,62
页数 6页 分类号 TP391
字数 5508字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.07.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨雁莹 35 118 5.0 9.0
2 王传栋 南京邮电大学计算机学院 12 68 3.0 8.0
3 王嘉文 南京邮电大学计算机学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (19)
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  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
自然语言处理
深度学习
神经网络
中文人名识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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