【摘 要】
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命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）任务在自然语言处理领域占据着基础且关键的地位,其目的是识别出文本中存在的具有特定意义的实体名称。命名实体的识别结果将会影响诸如信息提取、情感分析和知识图谱等一系列自然语言处理的后续任务。当前对深度学习的研究进展不断深入,利用深度学习来解决命名实体识别任务将有非常重要的意义。本文采用深度学习方法针对命名实体识别任务主要做了以下工
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命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）任务在自然语言处理领域占据着基础且关键的地位,其目的是识别出文本中存在的具有特定意义的实体名称。命名实体的识别结果将会影响诸如信息提取、情感分析和知识图谱等一系列自然语言处理的后续任务。当前对深度学习的研究进展不断深入,利用深度学习来解决命名实体识别任务将有非常重要的意义。本文采用深度学习方法针对命名实体识别任务主要做了以下工作:1.针对目前主流的命名实体识别网络模型Bi LSTM所存在的计算效率低下,随着序列增长,长序列建模能力减弱的问题,提出一种基于BERT-Deep CAN-CRF的命名实体识别模型。BERT模型根据上下文信息动态生成字的嵌入表示,解决一词多义问题的同时可以提取丰富的底层特征;Deep CAN是由3层卷积神经网络和多头注意力机制结合并且迭代多次构成的深度卷积注意力网络,既可以提取长序列文本特征也可以并行计算,兼顾准确率和效率。将该模型在SIGHAN2006数据集上进行实验验证,F1值达到93.37%。2.针对基于字的中文命名实体识别模型不能利用词信息问题,本文利用生成对抗网络思想引入分词任务,辅助命名实体识别任务的训练。采用生成对抗网络思想提取两个任务共享的词边界信息,同时过滤掉分词任务的特有信息,其中鉴别器是能否提取公有边界信息的决定因素,因此本课题提出一种选择卷积注意力网络作为鉴别器。将该模型在SIGHAN2006数据集上进行实验验证,F1值达到91.82%。3.从现实应用出发,本文采用B/S架构模式,使用Easy UI+Spring Boot+Mysql技术开发一个中文命名实体识别原型系统,将中文命名实体识别结果可视化。本次设计的中文命名实体识别原型系统主要包括三个模块:Web前端页面模块、数据存储模块和命名实体识别模块。
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