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提出融合领域特征向量与词向量的识别方法,将基于武器装备名特征库与维基语料训练得到的领域特征向量引入Bi-LSTM+CRF模型,并对武器装备名进行自动识别实验。引入领域特征向量后模型的识别准确率由78.30%提升到82.10%,召回率由65.25%提升到67.30%,对未登录武器装备名识别的召回率从45.08%提升到50.16%。此外,将领域特征融入条件随机场(conditional random field,CRF)模型,实验表明,在小规模语料库与领域特征支持的情况下,CRF模型的效果要优于Bi-LSTM+CRF模型且对稀疏特征的利用效率更优。 相似文献
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事件抽取是自然语言处理中信息抽取的关键任务之一。事件检测是事件抽取的第一步,事件检测的目标是识别事件中的触发词并为其分类。现有的中文事件检测存在由于分词造成的误差传递,导致触发词提取不准确。将中文事件检测看作序列标注任务,提出一种基于预训练模型与条件随机场相结合的事件检测模型,采用BIO标注方法对数据进行标注,将训练数据通过预训练模型BERT得到基于远距离的动态字向量的触发词特征,通过条件随机场CRF对触发词进行分类。在ACE2005中文数据集上的实验表明,提出的中文事件检测模型与现有模型相比,准确率、召回率与F1值都有提升。 相似文献
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句间引用关系自动识别是篇章分析中一项重要内容。句间引用关系影响着对句群篇章的分析,而目前自然语言处理中对引用这一句间关系的研究较少。句间引用关系主要体现在引语中的引用句上。引语由引导句和引用句组成,一般分为直接引语和间接引语,其中间接引语的识别难度最大。引导句和引用句相对位置不定、不同领域语料的引语与非引语比例极不均衡等进一步增加了引语自动识别的难度。该文主要尝试对引用这一句间关系进行初步探索,采用条件随机场(CRF)以及双向长短期记忆网络与条件随机场相结合(BLSTM-CRF)的方法对引语进行自动识别,并引入引导句中管领词特征进行实验对比。实验结果表明,CRF模型和BLSTM-CRF模型对引语的识别精确率分别达到85.49%和80.19%,F值分别达到78.75%和79.60%。 相似文献
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现有领域本体概念上下位关系抽取方法受到手工标注和特定模式的限制。针对该问题,提出一种基于层叠条件随机场的领域本体概念上下位关系抽取方法。以自由文本为抽取对象,采用两层条件随机场算法,将训练数据处理成条件随机场能识别的线性结构。低层条件随机场模型考虑词之间的长距离依赖,对词进行建模,识别出领域概念并对概念进行顺序组合,结合模板定义特征得到概念对;高层模型对成对概念进行上下位语义标注,识别出领域本体概念之间的上下位关系。采用真实语料进行实验,结果表明,该方法具有较好的识别效果。 相似文献
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传统的事件因果关系抽取方法只能覆盖文本中的部分显式因果关系。针对这种不足,提出一种基于层叠条件随机场模型的事件因果关系抽取方法。该方法将事件因果关系的抽取问题转化为对事件序列的标注问题,采用层叠(两层)条件随机场标注出事件之间的因果关系。第一层条件随机场模型用于标注事件在因果关系中的语义角色,标注结果传递给第二层条件随机场模型用于识别因果关系的边界。实验表明,本文方法不仅可以覆盖文本中的各类显式因果关系,并且均能取得较好的抽取效果,总体抽取效果的F1值达到85。3%。 相似文献
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已有事件间时序关系识别只考虑两个事件所在上下文的局部信息,忽略事件间篇章视角的关联关系.针对这一问题,文中给出融合句子级依存关系和篇章层修辞关系的事件时序关系识别方法.将事件间关联关系分两部分进行表征:事件所在句子的依存路径信息和事件所在基本篇章单元间的修辞关系信息.基于这一表征体系构建可以捕获更多有效信息的神经网络模型,提高事件时序关系识别的性能.在TimeBank-Dense语料上的一系列实验验证文中方法的优越性. 相似文献