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汉译藏传佛教典籍中的神灵命名实体识别方法研究
被引量:
1
1
作者
郭晓然
王维兰
罗平
《高原科学研究》
CSCD
2020年第4期87-94,共8页
命名实体识别是自然语言处理中的一项基础性关键任务。针对汉译藏传佛教典籍中各种神灵名称难以识别的问题,提出一种基于BERT预训练语言模型、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的多神经网络融合方法BERT-BiLSTM-CRF-a。该...
命名实体识别是自然语言处理中的一项基础性关键任务。针对汉译藏传佛教典籍中各种神灵名称难以识别的问题,提出一种基于BERT预训练语言模型、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的多神经网络融合方法BERT-BiLSTM-CRF-a。该方法使用BERT代替浅层网络训练字向量,充分表征字的多义性;引入注意力机制的权重思想将BiLSTM层的前向和后向隐层向量加权后再拼接,进一步提高了上下文特征的有效利用率;最后使用CRF模型输出序列上的最优标注结果。实验表明,该方法在测试集上准确率达95.2%,较传统的BiLSTM-CRF模型提升7.6%,召回率也高出8.7%,因此能够应用于汉译藏传佛教典籍中神灵名称识别任务。
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关键词
藏传佛教神灵
命名实体识别
BERT预训练模型
注意力机制
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职称材料
题名
汉译藏传佛教典籍中的神灵命名实体识别方法研究
被引量:
1
1
作者
郭晓然
王维兰
罗平
机构
西北民族大学数学与计算机科学学院
西北民族大学中国民族语言文字信息技术教育部重点实验室
兰州交通大学电子与信息工程学院
出处
《高原科学研究》
CSCD
2020年第4期87-94,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61162021)
国家民委创新团队计划(〔2018〕98号)
中央高校青年教师创新项目(31920200067).
文摘
命名实体识别是自然语言处理中的一项基础性关键任务。针对汉译藏传佛教典籍中各种神灵名称难以识别的问题,提出一种基于BERT预训练语言模型、双向长短时记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)的多神经网络融合方法BERT-BiLSTM-CRF-a。该方法使用BERT代替浅层网络训练字向量,充分表征字的多义性;引入注意力机制的权重思想将BiLSTM层的前向和后向隐层向量加权后再拼接,进一步提高了上下文特征的有效利用率;最后使用CRF模型输出序列上的最优标注结果。实验表明,该方法在测试集上准确率达95.2%,较传统的BiLSTM-CRF模型提升7.6%,召回率也高出8.7%,因此能够应用于汉译藏传佛教典籍中神灵名称识别任务。
关键词
藏传佛教神灵
命名实体识别
BERT预训练模型
注意力机制
Keywords
Tibetan Buddhism deities
named entity recognition
BERT pre-training model
attention mechanism
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
汉译藏传佛教典籍中的神灵命名实体识别方法研究
郭晓然
王维兰
罗平
《高原科学研究》
CSCD
2020
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