基于顺序遗忘编码和Bi-LSTM的命名实体识别算法

• 作者: 朱立军 杜洪波 杨贺羽
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 长短时记忆网络 顺序遗忘编码 注意力机制 命名实体识别
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 213-217
• 页数: 5页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3960字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.02.033

摘要

为了使长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)更精确地提取句子较远的特征信息,提出一种融合顺序遗忘编码(Fixed-size Oradinally Forgetting Encoding,FOFE)结合循环神经网络的命名实体识别算法.利用FOFE可以保留任意长度句子信息的编码方式来增强LSTM对句子特征的提取能力.利用Bi-LSTM和FOFE编码分别对向量化表示的文本进行特征提取和编码表示.结合得到的两个特征向量,通过注意力机制对Bi-LSTM的输入与输出之间的相关性进行计算,最后利用条件随机场学习标签序列的约束.该算法分别在英文和中文两种语言的数据集中进行了对比实验,F1值分别达到了91.30和91.65,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜洪波		16	80	6.0	8.0
2	杨贺羽		1	0	0.0	0.0
3	朱立军		1	0	0.0	0.0