10.3979/j.issn.1673-825X.202303080069
融合词性与双向时间卷积网络的中文命名实体识别方法
针对目前中文命名时实体识别方法中存在的中文边界识别困难、模型梯度、文本特征不够充分等问题,提出了一种融合词性特征与双向时间卷积网络的中文命名时实体识别模型.该模型提出使用XLNet预训练语言模型生成对应的词嵌入表示,融合后使用双向时间卷积网络提取文本前向特征与后向特征.实验中对时间卷积网络的空洞因子、卷积层数和卷积核数进行参数实验并分析其影响原因,结果表明,该模型与其他模型相比,能够更准确且有效地提取文本中的实体.
中文命名实体识别、词性特征、时序卷积网络、神经网络
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
2023-08-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
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