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摘要:
针对通用领域的命名实体识别算法难以充分挖掘到科技学术会议论文数据中语义信息的问题,提出一种结合关键词–字符长短期记忆网络和注意力机制的科技学术会议命名实体识别算法.首先对论文数据集中的关键词特征进行预训练,获得词汇层面的潜在语义信息,将其与字符级别的语义信息融合,解决错误的词汇边界影响识别准确率的问题.然后,将双向长短期记忆网络和注意力机制输出的向量进行融合,同时考虑上下文和全局信息.最后利用条件随机场进行实体的识别.实验表明,所提出的算法在不同数据集上都取得了较好的识别效果,和对比算法相比,准确率、召回率、F1指数均有一定程度的提升.
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文献信息
篇名 面向科技学术会议的命名实体识别研究
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 命名实体识别 长短期记忆网络 注意力机制 字词融合 精准画像 自然语言处理 信息抽取 预训练模型
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 机器学习|Machine Learning
研究方向 页码范围 50-58
页数 9页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11992/tis.202107010
五维指标
传播情况
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2022(0)
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研究主题发展历程
节点文献
命名实体识别
长短期记忆网络
注意力机制
字词融合
精准画像
自然语言处理
信息抽取
预训练模型
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
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
总被引数(次)
12401
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导