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| 基于主动学习的命名实体识别算法 | |
| 作者姓名： | 张岑芳 |
| 作者单位： | 南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏 南京 210094 |
| 基金项目： | 江苏省研究生科研与实践创新计划项目(SJCX19_0054) |
| 摘 要： | 命名实体识别的目的是识别文本中的实体指称的边界和类别.在进行命名实体识别模型训练的过程中,通常需要大量的标注样本.本文通过实现有效的选择算法,从大量样本中选择适合模型更新的样本,减少对样本的标注工作.通过5组对比实验,验证使用有效的选择算法能够获得更好的样本集,实现具有针对性的标注样本.通过设计在微博网络数据集上的实验... |
| 关 键 词： | 命名实体识别 主动学习 深度学习 Bi-LSTM |
| 收稿时间： | 2021-08-02 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |
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