【摘 要】
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受限于标注语料的领域和规模以及类别不均衡,中文人名识别性能偏低。相比人名识别训练语料,人名词典获取较为容易,利用词典提升人名识别性能有待进一步研究。该文提取人名词
【机 构】
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东南大学土木工程学院,苏宁科技集团云计算研发中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(71601047),中国博士后科学基金(2015M581706)
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受限于标注语料的领域和规模以及类别不均衡,中文人名识别性能偏低。相比人名识别训练语料,人名词典获取较为容易,利用词典提升人名识别性能有待进一步研究。该文提取人名词典特征,融入到双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型中,在损失函数中提高人名标签权重,设计加权条件随机场(WCRF)。从人名词典中获取姓和名相关的特征信息,Bi-LSTM网络捕获句子中上下文信息,WCRF提高人名识别的召回率。在《人民日报》语料和工程法律领域语料上进行实验,结果表明:在领域测试语料上,与基于隐马尔可夫模型的方法相比,人名识别的F
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