一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的邊界組合命名實(shí)體識別方法

一、成果基本信息

二、成果簡(jiǎn)介

    本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的邊界組 合命名實(shí)體識別方法，包括以下步驟：步驟一：基 于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型抽取實(shí)體邊界信息，構建邊界識 別模型；步驟二：實(shí)施邊界組合策略，對實(shí)體邊界 進(jìn)組合，獲取候選實(shí)體集；步驟三：構建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 分類(lèi)器，對候選實(shí)體集進(jìn)行篩選。本發(fā)明所公開(kāi) 的方法，采用邊界組合策略，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )技術(shù)， 充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )分層自動(dòng)提取高維抽象特征 的特點(diǎn)，將實(shí)體識別分為邊界識別、邊界組合和 候選實(shí)體識別三步，彌補了傳統序列模型的缺 點(diǎn)，并且在一定程度上避免傳統機器學(xué)習方法產(chǎn) 生的特征稀疏問(wèn)題,從而提高了嵌套命名實(shí)體識 別的性能,取得了很好的效果

三、成果轉化預期：

該專(zhuān)利對文本中表示命名實(shí)體的專(zhuān)有名詞進(jìn)行精確識別和分類(lèi)，進(jìn)一步地為自動(dòng)問(wèn)答、意見(jiàn)挖掘、語(yǔ)義分析等眾多自然語(yǔ)言處理任務(wù)提供重要的語(yǔ)義支撐，可以幫助企業(yè)實(shí)現語(yǔ)音助手、智能機器人等相應的需求，減少企業(yè)管理成本、擴大利潤空間，并促進(jìn)了企業(yè)、高校和科研院所之間知識、信息、技術(shù)、成果、人才、資本和管理的流動(dòng)。

特別聲明

1.本公告僅對成果進(jìn)行推介，接受意向方咨詢(xún)與洽談，以上介紹中的內容僅供參考。

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項目聯(lián)系人 ：趙經(jīng)理  

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