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题名多策略黏菌算法优化BiLSTM的命名实体识别研究
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作者
梁宏涛
刘雨婷
李帅
高大唤
朱洁
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机构
青岛科技大学信息科学技术学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2024年第7期51-62,共12页
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基金
国家自然科学基金(61973180,62172249)
山东省产教融合研究生联合培养示范基地项目(2020-19)。
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文摘
随着深度学习的深入研究,命名实体识别任务日益朝着智能化方向发展,但是命名实体识别模型还存在泛化能力弱、鲁棒性差等缺点,寻求更加高效的下游模型愈发成为研究重点。该文利用多策略黏菌算法(SLSMA)对双向长短时记忆网络模型(BiLSTM)的超参数进行优化,改进的黏菌算法在初始化阶段采用Sobol序列均匀种群密度,迭代后期引入莱维飞行策略动态调整步长,使算法跳出局部最优,并采用改进的黏菌算法优化BiLSTM网络的关键超参数进行命名实体识别,使用LSTM-CRF模型、BiLSTM-CRF模型、SMA-BiLSTM-CRF模型与SLSMA-BiLSTM-CRF模型进行命名实体识别的对比实验。实验结果表明,SLSMA-BiLSTM-CRF在《人民日报》和CoNLL2003数据集上的F1值分别达到98.48%和97.35%,有效提升了命名实体识别的精准性和鲁棒性。
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关键词
命名实体识别
slsma
双向长短时记忆网络
Sobol序列
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Keywords
named entity recognition
slsma
Bidirectional long short-term memory network
Sobol sequence
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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