【摘 要】
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文本命名实体识别是信息抽取和预测的基本与关键任务,提出基于深层网络模型的命名实体识别方法,构建多种学习模型.首先对文本进行清洗并规范化,生成基本结构和表示方法,结合
【机 构】
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郑州大学 信息工程学院,郑州,450001华中科技大学 公共管理学院,武汉,430070;
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文本命名实体识别是信息抽取和预测的基本与关键任务,提出基于深层网络模型的命名实体识别方法,构建多种学习模型.首先对文本进行清洗并规范化,生成基本结构和表示方法,结合边界特征构建深层条件随机场模型,选择最优特征集训练.将文本表示为词向量形式,以向量作为深层神经网络的输入进行模型的训练,提出了基于块表示的BR-BiRNN、BR-BiL-STM-CRF命名实体识别深层网络模型,在I2B22006年和2014年评测数据集及妇产科真实医疗文本上实验,结果均比传统的SVM、HMM、CRF的F值高.
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