基于深度学习的微博命名体识别

针对微博用语不规范,噪声多,更新快,缩略语多,且数据量大等相关特点,本文提出基于深度学习的方法进行微博命名体的识别。本文首先利用大量的未标注的微博信息对自动编码器训练,获得抽象特征,随后将这些特征作为深度学习网络的输入,最后得出句子中每个字的类标。在进行自动编码器训练的过程中,本文提出卷积方法替代窗口移动方法,以此获取句子中的长依赖信息。通过对新浪微博数据的实验结果表明,本文所给出的深度学习方法能够提高微博中命名体识别的F1值,说明了本文算法的有效性。