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结合单词-字符引导注意力网络的中文旅游文本命名实体识别 被引量:6
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作者 西尔艾力·色提 艾山·吾买尔 +3 位作者 王路路 吐尔根·依布拉音 马喆康 买合木提·买买提 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期39-45,共7页
传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络(WCGAN)的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息... 传统基于词向量表示的命名实体识别方法通常忽略了字符语义信息、字符间的位置信息,以及字符和单词间的关联关系。提出一种基于单词-字符引导注意力网络(WCGAN)的中文旅游命名实体识别方法,利用单词引导注意力网络获取单词间的序列信息和关键单词信息,采用字符引导注意力网络捕获字符语义信息和字符间的位置信息,增强单词和字符间的关联性与互补性,从而实现中文旅游文本中命名实体的识别。实验结果表明,WCGAN方法在ResumeNER和TourismNER基准数据集上的F值分别为93.491%和92.860%,相比Bi-LSTM+CRF、Char-Dense等方法识别效果更好。 展开更多
关键词 命名实体识别 字符引导注意力网络 单词引导注意力网络 字符语义 信息互补 位置信息
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