| 融合多类型特征的特定领域实体识别研究 |
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| 引用本文： | 雷树杰,邢富坤,王闻慧.融合多类型特征的特定领域实体识别研究[J].计算机应用与软件,2019,36(11). |
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| 作者姓名： | 雷树杰 邢富坤 王闻慧 |
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| 作者单位： | 战略支援部队信息工程大学洛阳校区 河南洛阳471003;青岛大学外语学院 山东青岛266000 |
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| 摘 要： | 特定领域实体具有分布稀疏、类型有限、领域性强等特点,与普通命名实体具有较大差别,在使用神经网络模型构建识别模型中面临训练语料规模有限、带标实体稀疏等困难。以武器装备名识别为例,研究深度学习框架下,词性、句法和领域知识融入神经网络模型的方法和效果。实验结果表明,在融入词性和领域知识后,武器装备名识别的F值分别提升了0.97%与9.5%。此外,通过在不同语料规模下进行实验并定量分析不同类型特征的分布特点,初步给出造成不同类型特征对深度学习模型有着不同支持作用的原因。
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| 关 键 词： | 英文武器装备名 Bi-LSTM+CRF 多类型特征 特征分析 |
DOMAIN-SPECIFIC ENTITY RECOGNITION WITH THE SUPPORT OF MULTI-TYPE FEATURES |
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