【摘 要】
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命名实体识别是自然语言处理任务的重要环节,近年来,基于深度学习的通用命名实体识别模型取得显著效果。而在旅游领域,中文旅游景点实体识别主要依赖于特征工程的方法。提出
【机 构】
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北京联合大学智慧城市学院,北京联合大学机器人学院
【基金项目】
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北京市属高等学校高层次人才引进与培养计划(No.IDHT 201304090);北京市教育委员会科技发展计划项目(No.KM201211417002)
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命名实体识别是自然语言处理任务的重要环节,近年来,基于深度学习的通用命名实体识别模型取得显著效果。而在旅游领域,中文旅游景点实体识别主要依赖于特征工程的方法。提出一种基于CNN-BiLSTM-CRF的网络模型,该模型不使用任何人工特征,通过神经网络充分对文本的局部信息特征进行抽象化抽取和表示,并学习和利用文本的上下文信息,实现对景点实体的识别。实验结果显示,该方法能够有效识别中文旅游景点实体,并在实验中取得F1值93.9%的效果。
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