基于多注意力的中文命名实体识别

• 作者: 顾凌云
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 命名实体识别 注意力
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 41-44,48
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文

摘要

笔者在基于神经网络的命名实体识别基础上,提出了改进的中文命名实体识别方法,通过调整网络中间的部分架构,引入Transformer编码模型,在没有添加文本外部信息的情况下,研究学习文本语句自身含义的方法,通过多注意力的学习增强文本的特征表示,捕捉更多字符间的关系,同时解决了长短期记忆网络不能并行计算的问题,并在企业舆情数据集上进行了实验和测试.与传统方法进行对比,验证了该方法可有效提高中文命名实体识别的准确率.