汉译藏传佛教典籍中的神灵命名实体识别方法研究

• 作者: 王维兰 罗平 郭晓然
• 来源期刊: 高原科学研究
• 学科: 工学
• 关键词: 藏传佛教神灵 命名实体识别 BERT预训练模型 注意力机制
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 87-94
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4

摘要

命名实体识别是自然语言处理中的一项基础性关键任务。针对汉译藏传佛教典籍中各种神灵名称难以识别的问题,提出一种基于BERT预训练语言模型、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的多神经网络融合方法BERT-BiLSTM-CRF-a。该方法使用BERT代替浅层网络训练字向量,充分表征字的多义性;引入注意力机制的权重思想将BiLSTM层的前向和后向隐层向量加权后再拼接,进一步提高了上下文特征的有效利用率;最后使用CRF模型输出序列上的最优标注结果。实验表明,该方法在测试集上准确率达95.2%,较传统的BiLSTM-CRF模型提升7.6%,召回率也高出8.7%,因此能够应用于汉译藏传佛教典籍中神灵名称识别任务。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王维兰	西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室	44	276	10.0	14.0
2	郭晓然	西北民族大学数学与计算机科学学院	8	2	1.0	1.0
3	罗平	兰州交通大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0