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基于深度学习的法院命名实体识别模型
被引量:
1
1
作者
龚启文
程玉
+3 位作者
陈建峡
李超
张帝
龙逸舒
《湖北工业大学学报》
2019年第4期68-72,共5页
命名实体识别作为信息抽取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在法院判决书信息抽取系统中也得到了广泛应用。然而,已有的技术模型在文本中存在大量专有名词或术语时,实体识别的提取效果会变得很差。双向循环神...
命名实体识别作为信息抽取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在法院判决书信息抽取系统中也得到了广泛应用。然而,已有的技术模型在文本中存在大量专有名词或术语时,实体识别的提取效果会变得很差。双向循环神经网络-条件随机场判别模型可对现有的法院判决书条件随机场模型进行优化,实现自动化特征的选取过程,准确率比已有的条件随机场模型更高。
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关键词
命名实体识别
深度学习
条件随机场模型
双向循环神经网络
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职称材料
题名
基于深度学习的法院命名实体识别模型
被引量:
1
1
作者
龚启文
程玉
陈建峡
李超
张帝
龙逸舒
机构
湖北工业大学计算机学院
出处
《湖北工业大学学报》
2019年第4期68-72,共5页
基金
湖北省教育厅科研计划研究项目基金(Q20141410)
文摘
命名实体识别作为信息抽取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在法院判决书信息抽取系统中也得到了广泛应用。然而,已有的技术模型在文本中存在大量专有名词或术语时,实体识别的提取效果会变得很差。双向循环神经网络-条件随机场判别模型可对现有的法院判决书条件随机场模型进行优化,实现自动化特征的选取过程,准确率比已有的条件随机场模型更高。
关键词
命名实体识别
深度学习
条件随机场模型
双向循环神经网络
Keywords
named entity recognition
deep learning
conditional random fields
bidirectional recurrent neural networks
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的法院命名实体识别模型
龚启文
程玉
陈建峡
李超
张帝
龙逸舒
《湖北工业大学学报》
2019
1
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