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深度学习中文命名实体识别研究综述
被引量:
14
1
作者
康怡琳
孙璐冰
+1 位作者
朱容波
李梦瑶
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期44-53,共10页
针对目前中文命名实体识别研究集中在输入文本的特征的提取,且输入的嵌入表示直接影响模型的性能这一特点,从背景知识、研究现状和未来发展等方面对中文命名实体识别的研究展开全面的调查.回顾了命名实体识别的发展进程,解释中文命名实...
针对目前中文命名实体识别研究集中在输入文本的特征的提取,且输入的嵌入表示直接影响模型的性能这一特点,从背景知识、研究现状和未来发展等方面对中文命名实体识别的研究展开全面的调查.回顾了命名实体识别的发展进程,解释中文命名实体识别的研究难点,归纳不同的研究方法,分为基于字的模型、基于词的模型和基于字-词的模型;介绍目前中文命名实体识别的主流数据集、标注方法和评价指标,从不同角度分析了各数据集的特点;讨论了近几年深度学习技术在中文命名实体识别中的最新研究进展,介绍各分类下具有代表性的模型及性能对比,分析性能优劣原因;总结了中文命名实体识别当下所面临的一些挑战,讨论了未来更具有研究价值的方向,促进中文命名实体识别的进一步发展.
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关键词
中文命名实体识别
深度学习
自然语言处理
基于字-
词
的模型
基于字
的模型
基于词的模型
原文传递
题名
深度学习中文命名实体识别研究综述
被引量:
14
1
作者
康怡琳
孙璐冰
朱容波
李梦瑶
机构
中南民族大学计算机科学学院
华中农业大学信息学院
出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期44-53,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2020YFC1522900)
国家社科基金管理学一般资助项目(20BGL023)。
文摘
针对目前中文命名实体识别研究集中在输入文本的特征的提取,且输入的嵌入表示直接影响模型的性能这一特点,从背景知识、研究现状和未来发展等方面对中文命名实体识别的研究展开全面的调查.回顾了命名实体识别的发展进程,解释中文命名实体识别的研究难点,归纳不同的研究方法,分为基于字的模型、基于词的模型和基于字-词的模型;介绍目前中文命名实体识别的主流数据集、标注方法和评价指标,从不同角度分析了各数据集的特点;讨论了近几年深度学习技术在中文命名实体识别中的最新研究进展,介绍各分类下具有代表性的模型及性能对比,分析性能优劣原因;总结了中文命名实体识别当下所面临的一些挑战,讨论了未来更具有研究价值的方向,促进中文命名实体识别的进一步发展.
关键词
中文命名实体识别
深度学习
自然语言处理
基于字-
词
的模型
基于字
的模型
基于词的模型
Keywords
Chinese named entity recognition
deep learning
natural language processing
character-word based model
character based model
word based model
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深度学习中文命名实体识别研究综述
康怡琳
孙璐冰
朱容波
李梦瑶
《华中科技大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
14
原文传递
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