基于词向量聚类的中文微博产品命名实体识别

发布时间：2018-04-22 08:13

  本文选题：中文微博 + 命名实体　； 参考：《兰州理工大学学报》2017年01期

【摘要】：随着微博等社交平台的兴起,如何针对微博数据进行产品命名实体识别成为了自然语言处理领域研究的热点之一,也是实现舆情监督和商业智能的基础.传统的命名实体识别技术没有考虑中文微博口语化、不规范等特点,且忽略了深层语义对命名实体识别的重要作用.因此,考虑中文微博的特殊性,提出一种融合全局上下文信息的词向量特征选择方法,分别采用主题模型和神经网络词向量聚类两种方法获取深层语义信息,并结合层叠条件随机场进行中文微博的命名实体识别.实验结果表明,基于词向量聚类的中文微博产品命名实体识别方法取得了较好的效果.
[Abstract]:With the rise of social platforms such as micro-blog, how to identify product named entity recognition against micro-blog data has become one of the hotspots in the field of research in the field of Natural Language Processing. It is also the basis for the realization of public opinion supervision and business intelligence. The traditional named entity recognition technology does not take into account the characteristics of the colloquial and nonstandard Chinese micro-blog, and neglects the deep level. Semantics is important for naming entity recognition. Therefore, considering the particularity of Chinese micro-blog, a word vector feature selection method is proposed, which combines the two methods of topic model and neural network word vector clustering to obtain the deep semantic information, and the name of the Chinese micro-blog is named after the cascading condition. Experimental results show that the Chinese micro-blog product named entity recognition method based on word vector clustering has achieved good results.

【作者单位】： 石家庄职业技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61100009) 河北省科学研究计划项目(Z2014181) 河北省科技支撑计划(13210345)
【分类号】：TP391.1

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1786325