【摘 要】
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脉冲神经P系统(SNPs)是抽象于生物神经元信息交互机制的高效并行计算系统。LSTM-SNP首次结合非线性SNP和长短期记忆神经网络(LSTM),从而形成门控机制可解释的深度学习通用模型。LSTM-SNP作为传统序列分析模型LSTM的最新变体,在处理典型自然语言处理序列分析问题的性能表现未见相关研究。文章以命名实体识别任务为基础,通过在LSTM-SNP上增补不同的深度学习组件,对LSTM-SNP与
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61902324); 四川省科技厅重点研发项目(2023YFS0424);
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脉冲神经P系统(SNPs)是抽象于生物神经元信息交互机制的高效并行计算系统。LSTM-SNP首次结合非线性SNP和长短期记忆神经网络(LSTM),从而形成门控机制可解释的深度学习通用模型。LSTM-SNP作为传统序列分析模型LSTM的最新变体,在处理典型自然语言处理序列分析问题的性能表现未见相关研究。文章以命名实体识别任务为基础,通过在LSTM-SNP上增补不同的深度学习组件,对LSTM-SNP与传统LSTM以及其变体BiLSTM的性能差异进行了全面分析,为在自然语言处理任务中使用LSTM-SNP模型提供可靠的改进参考。通过以CoNLL-2003和OntoNotes5.0为标准数据集的对比实验,发现:LSTM-SNP模型与LSTM模型具有类似的实体识别性能,但随着预处理的操作,LSTM-SNP模型的整体性能提升更为显著;LSTM-SNP模型对命名实体的识别是一种行之有效的方法,且具有较大的应用潜力。
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