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为解决命名实体之间的复杂嵌套以及语料库中标注误差导致的相邻命名实体边界重叠问题,提出一种中文重叠命名实体识别方法。利用基于随机合并与拆分的层次化聚类算法将重叠命名实体标签划分到不同的聚类簇中,建立文字到实体标签之间的一对一关联关系,解决了实体标签聚类陷入局部最优的问题,并在每个标签聚类簇中采用融合中文部首的BiLSTM-CRF模型提高重叠命名实体的识别稳定性。实验结果表明,该方法通过标签聚类的方式有效避免标注误差对识别过程的干扰,F1值相比现有识别方法平均提高了0.05。 相似文献
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命名实体识别、排歧和跨语言关联 总被引:5,自引:0,他引:5
命名实体是文本中承载信息的重要语言单位,命名实体的识别和分析在网络信息抽取、网络内容管理和知识工程等领域都占有非常重要的地位。有关命名实体的研究任务包括实体识别、实体排歧、实体跨语言关联、实体属性抽取、实体关系检测等,该文重点介绍命名实体识别、排歧和跨语言关联等任务的研究现状,包括难点、评测、现有方法和技术水平,并对下一步需要重点解决的问题进行分析和讨论。该文认为,命名实体识别、排歧和跨语言关联目前的技术水平还远远不能满足大规模真实应用的需求,需要更加深入的研究。在研究方法上,要突破自然语言文本的限制,直接面向海量、冗余、异构、不规范、含有大量噪声的网页信息处理。 相似文献
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命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一,目的是从非结构化的文本中识别出所需的实体及类型,其识别的结果可用于实体关系抽取、知识图谱构建等众多实际应用。近些年,随着深度学习在自然语言处理领域的广泛应用,各种基于深度学习的命名实体识别方法均取得了较好的效果,其性能全面超越传统的基于人工特征的方法。该文从三个方面介绍近期基于深度学习的命名实体识别方法: 第一,从输入层、编码层和解码层出发,介绍命名实体识别的一般框架;第二,分析汉语命名实体识别的特点,着重介绍各种融合字词信息的模型;第三,介绍低资源的命名实体识别,主要包括跨语言迁移方法、跨领域迁移方法、跨任务迁移方法和集成自动标注语料的方法等。最后,总结相关工作,并提出未来可能的研究方向。 相似文献
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实体消歧是指在一个具体的知识库中,把一个被标识的实体指称链向它对应条目的过程。实体消歧的任务是根据上下文信息解决一个命名实体指称项对应多个实体概念的一词多义问题,它在从海量数据准确提取信息的知识图谱构建过程中起到重要作用,是自然语言处理中的一项基本任务。该文主要对实体消歧技术的相关研究内容进行综述。首先,阐述了实体消歧的国内外研究背景,并对命名实体识别、候选实体生成、候选实体排序等实体消歧相关理论进行全面梳理。其次,对实体消歧的具体含义及其研究内容进行详细综述,并对实体消歧研究内容的特点进行了分析。再次,将实体消歧技术的实现方法划分为三类并对涉及到的数据集进行归纳,并从四个方面讨论了实体消歧领域存在的难点和提高实体消歧准确率的途径,对消歧方法的优缺点及评价指标进行了总结,意在为改善实体消歧效果提供新的解决思路。最后,对实体消歧技术的应用和发展前景进行总结。 相似文献
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命名实体识别属于自然语言处理的基础研究领域,是信息抽取、信息检索、机器翻译、组块分析、问答系统等多种自然语言处理技术的重要基础。主要研究中文命名实体中对复杂地名和复杂机构名的识别,提出一种基于多层条件随机场的命名实体识别的方法。对大规模真实语料进行开放测试,两项识别的召回率、准确率和F值分别达到91.95%、89.99%、90.50%和90.07%、88.72%、89.39%。 相似文献
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在语义标注过程中,为了消除文本中给定的命名实体与知识库中实体映射过程中出现的歧义问题,提出了一种基于上下文信息相似度值排序的命名实体消歧方法。消岐方法包括实体表示预处理、候选实体列表构建和相似度值排序算法三部分。针对命名实体指称多样性问题,使用实体表示预处理方法抽取标准实体。然后利用中文在线百科构建语义知识库,得到标准实体的语义列表。同时提出利用相似度值排序方法解决标准实体与语义列表映射的指称歧义性问题,对于在知识库中未找到语义的实体采用HAC聚类算法进行消岐处理。实验结果表明,本文提出的方法能够有效的把中文网页真实数据集中文本的实体映射到知识库中对应无歧义的实体上。 相似文献
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命名实体识别是自然语言处理中的一项基础任务,传统的识别方法往往需要外部知识和人工筛选特征,需要较高的人力成本和时间成本;针对传统方法的局限性,提出一种基于GRU (Gated Recurrent Unit)的命名实体识别模型,该模型以字向量作为输入单位,通过双向GRU层提取特征,并通过输出层得到标签序列.在传统命名实体和会议名称这种特定领域命名实体上对该模型进行了测试.实验结果表明,本文设计的循环神经网络模型能有效的识别命名实体,省去了人工设计特征的繁琐工作,提供了一种端到端的识别方法. 相似文献
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中文命名实体识别常使用字符嵌入作为神经网络模型的输入,但是中文没有明确的词语边界,字符嵌入的方法会导致部分语义信息的丢失。针对此问题,该文提出了一种基于多颗粒度文本表征的中文命名实体识别模型。首先,在模型输入端结合了字词表征,然后借助N-gram编码器挖掘N-gram中潜在的成词信息,有效地联合了三种不同颗粒度的文本表征,丰富了序列的上下文表示。该文在Weibo、Resume和OntoNotes4数据集上进行了实验,实验结果的F1值分别达到了72.41%、96.52%、82.83%。与基准模型相比,该文提出的模型具有更好的性能。 相似文献
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语言模型的建立对挖掘句子内部语义信息有着直接的影响,为了提高中文命名实体识别率,字的语义表示是关键所在。针对传统的中文命名实体识别算法没有充分挖掘到句子内部的隐藏信息问题,该文利用LSTM提取经过大规模语料预训练生成的字向量特征,同时将词向量预测矩阵传入到字向量特征提取阶段,通过矩阵运算融合为词向量特征,并进一步利用CNN提取词语之间的空间信息,将其与得到的词向量特征整合到一起输入语言模型XLnet(Generalized autoregressive pretraining for language understanding)中,然后经过BiGRU-CRF输出最优标签序列,提出了CAW-XLnet-BiGRU-CRF网络框架。并与其他的语言模型作了对比分析,实验结果表明,该框架解决了挖掘内部隐藏信息不充分问题,在《人民日报》1998年1月份数据集上的F1值达到了95.73%,能够较好地应用于中文命名实体识别任务。 相似文献
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命名实体识别是自然语言处理的一个重要基础任务。传统基于统计学习模型的命名实体识别方法严重依赖特征工程,特征设计需要大量人工参与和专家知识,而且已有的方法通常大多将中文命名实体识别任务看作一个字符序列标注问题,需要依赖局部字符标记区分实体边界。为了减弱系统对人工特征设计的依赖,避免字符序列化标注方法的不足,该文对基于神经网络的片段级中文命名实体识别方法进行探索研究。通过采用深度学习片段神经网络结构,实现特征的自动学习,并通过获取片段信息对片段整体分配标记,同时完成实体边界识别和分类。基于神经网络的片段级中文命名实体识别方法在MSRA数据集上对人名、地名和机构名识别的总体F1值达到了90.44%。 相似文献
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