融合多种语言学特征的维吾尔语神经网络命名实体识别

• 作者: 杨雅婷 董瑞 蒋同海
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 命名实体识别 神经网络 维吾尔语 语言学特征
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 183-188
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 4689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.05.032

摘要

命名实体识别是自然语言处理中的基础任务,有着非常重要的作用.随着深度学习在自然语言处理中的深入研究,研究者发现使用神经网络进行命名实体识别、自动抽取特征,可以取得很好的识别效果.但是命名实体识别是和语言相关的,维吾尔语的复杂形态特征,导致神经网络不能全面地自动抽取特征.提出一种融合多种语言学特征的Bi-LSTM-CNN-CRF神经网络模型,在维吾尔语命名实体语料库中进行验证,最终F1值提高了3.98％,充分说明对于复杂形态语言,添加语言学特征能够提高命名实体识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋同海	中国科学院新疆理化技术研究所	26	236	10.0	14.0
2	杨雅婷	中国科学院新疆理化技术研究所	26	79	6.0	8.0
6	董瑞	中国科学院新疆理化技术研究所	4	6	1.0	2.0