基于深度学习的网购评论命名实体识别方法

• 作者: 仇增辉 林正奎 赫明杰
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 命名实体识别 双向长短时记忆 多头注意力机制 条件随机场 深度学习
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与数据挖掘
• 页码范围: 2287-2294
• 页数: 8页
• 分类号: TTP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.12.024

摘要

针对网购评论命名实体识别中重要词汇被忽略的问题,在评论短文本处理基础上,借鉴多头注意力机制、词汇贡献度和双向长短时记忆条件随机场提出一种基于MA-BiLSTM-CRF模型的网购评论命名实体识别方法.首先,用词向量和词性向量的组合来表示评论文本语义信息;其次,用BiL S T M提取文本特征;然后,引入多头注意力机制从多层面、多角度提升模型性能;最后,用条件随机场(CRF)识别命名实体.实验结果表明,该方法能提升网购评论实体识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林正奎		19	115	5.0	10.0
2	仇增辉		1	0	0.0	0.0
3	赫明杰		1	0	0.0	0.0