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摘要:
命名实体识别是信息抽取中基础且关键的一项子任务.本文根据不同领域文本的特性,设置了通用的特征模板,利用半监督学习的方法,对新闻文本和桥梁文本分别进行了命名实体识别.实验表明,仅使用少量标注的语料也可以达到较好的识别效果.
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文献信息
篇名 基于半监督学习的命名实体识别的方法
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 命名实体识别 自学习方法 半监督学习
年,卷(期) 2020,(1) 所属期刊栏目 学术论坛
研究方向 页码范围 207-208
页数 2页 分类号 TP391.4
字数 1800字 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2020.01.111
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 刘一鸣 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
命名实体识别
自学习方法
半监督学习
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
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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106
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35701
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