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摘要:
问答系统是一种以准确且自然的语言来回答用户提问的系统.本文对其中涉及的"命名实体识别"环节尝试了一些改进措施:针对传统单向模板匹配耗时耗力的问题,提出一种双向格子结构的长短时记忆网络(Lattice Bi-LSTM),解决了命名实体识别中对句子处理不当和对分词结果具有依赖性的两大问题.与单向结构相比,双向结构能更好地利用句子信息,使输出结果更具鲁棒性,从而更准确地捕获语义信息;针对传统方法未考虑实体间相似度的非线性耦合性问题,提出一种利用周期性核函数将"相似"实体准确链接到知识库中去的方法.对提出的两种改进方法进行了实验验证,结果表明:与经典方法相比,所用方法具有显著的改进效果.
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文献信息
篇名 问答系统命名实体识别改进方法研究
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 问答系统 命名实体识别 双向格子长短时记忆模型 周期核函数 相似度评判
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 930-941
页数 12页 分类号 TN912.3
字数 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2020.05.014
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 刘小峰 16 43 5.0 6.0
2 徐宁 13 48 5.0 6.0
3 鲍静益 2 0 0.0 0.0
4 姚潇 2 0 0.0 0.0
5 于佳卉 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
问答系统
命名实体识别
双向格子长短时记忆模型
周期核函数
相似度评判
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
论文1v1指导