【摘 要】
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命名实体识别是自然语言处理中的一个关键。在需求文档中存在过长的实体:虚功能,使得普适的传统命名实体识别方法无法有效地识别得到完整的实体。本文针对需求文档实体识别模
【机 构】
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中国电子科技集团公司第三十二研究所
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命名实体识别是自然语言处理中的一个关键。在需求文档中存在过长的实体:虚功能,使得普适的传统命名实体识别方法无法有效地识别得到完整的实体。本文针对需求文档实体识别模型进行深入研究,引入深度学习方法,提出基于深度残差网络(ResNet)的CNER方法与基于规则的方法相结合,进行针对中文需求文档的分词。本文的命名实体识别模型是一种编码-解码模型,使用带有注意力机制的双向长短期记忆网络(BiLSTM with attention)进行编码,得到分词后文本的上下文特征和句式特征,使用条件随机场(CRF)方法进行解码
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