基于深度学习的中文机构名识别研究——一种汉字级别的循环神经网络方法

发布时间：2017-12-18 16:10

  本文关键词：基于深度学习的中文机构名识别研究——一种汉字级别的循环神经网络方法

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【摘要】：【目的】中文机构名结构复杂、罕见词多,识别难度大,对其进行正确识别对于信息抽取、信息检索、知识挖掘和机构科研评价等情报学中的后续任务意义重大。【方法】基于深度学习的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法,面向中文汉字和词的特点,重新定义了机构名标注的输入和输出,提出汉字级别的循环网络标注模型。【结果】以词级别的循环神经网络方法为基准,本文提出的字级别模型在中文机构名识别的准确率、召回率和F值均有明显提高,其中F值提高了1.54%。在包含罕见词时提高更为明显,F值提高了11.05%。【局限】在解码时直接使用了贪心策略,易于陷入局部最优,如果使用条件随机场算法进行建模可能获取全局最优结果。【结论】本文方法构架简单,能利用到汉字级别的特征来进行建模,比只使用词特征取得了更好的结果。
【作者单位】： 江苏警官学院图书馆;南京大学计算机科学与技术系;南京交通技师学院中(高)职教育处;南京农业大学信息科学技术学院;
【基金】：江苏省高校哲学社会科学项目“高校危机管理案例知识库构建及知识挖掘研究”(项目编号:2014SJB246) 江苏省警官学院“公安学术语自动抽取技术研究”(项目编号:2015SJYZQ01) 国家自然科学基金项目“基于CSSCI的句法级汉英平行语料库构建及知识挖掘研究”(项目编号:71303120)的研究成果之一
【分类号】：TP391.1;TP183
【正文快照】： 1引言机构泛指机关、团体或其他企事业单位,包括院校、公私企业、政府部门、宗教组织、科研部门、国际组织、体育团队、音乐团体、军队等[1]。机构名的识别效果对信息抽取、信息检索、知识挖掘和机构科研评价等后续任务起着重要的影响。然而,中文机构名中罕见词多、结构复杂,

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