中文命名实体识别相关论文
命名实体识别是进行文本处理的基础技术手段,深度学习因其强大的学习能力能够挖掘更深层次的文本特征而深受命名实体识别领域研究......
针对目前中文命名实体识别研究集中在输入文本的特征的提取，且输入的嵌入表示直接影响模型的性能这一特点，从背景知识、研究现状和未......
命名实体识别任务是自然语言处理领域重要的研究方向之一,旨在识别文本中的人名、地名、机构名和专有名词等实体,作为一项基本任务......
提出了一种基于Transformer和隐马尔科夫模型的字级别中文命名实体识别新方法。本文改进了Transformer模型的位置编码计算函数，使得......
对于中文命名实体识别任务，一种非常有效的方法是创建能结合字与词语信息的点阵，利用词语语义信息的同时减少分词错误带来的影响.然......
21世纪以来,依托新一代信息技术与已有馆藏资源,建立具有区域文化特色的名人专题数据平台,已成为数字化人文建设的重要任务之一。......
进入信息时代以来,网络中信息的数量以惊人的速度急剧增加。用户要在这些巨量的信息资料中准确找到所需的部分极其困难,如何利用计......
命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）的主要任务是识别出文本中人名、地名和机构名等专有名词,作为自然语言处理（Natural Lan......
知识图谱能从海量文本和图像中提取出需求的信息,有着广阔的应用场景。领域知识图谱作为知识图谱中的一种,由于存在数据难以获取和......
命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）技术是对文本中的命名实体进行探测和分类的技术,是信息抽取（Information Extraction）技......
随着互联网技术和信息技术的发展,传统的搜索方式逐渐被以知识图谱为支撑的搜索方式所代替,以知识图谱为支撑的搜索方式不仅能为用......
近年来我国互联网产业得到长足发展,在这个进程中产生了海量的中文文本数据,这些数据资源中蕴藏着丰富的潜在信息。命名实体作为文......
命名实体识别,指的是识别出待处理文本中指定类型的实体,这类命名实体具有特定的意义。在一般情况下,命名实体识别需要识别出的实......
命名实体识别任务的目标是定位自然文本中的实体并将其分类至预定义的类别中。命名实体识别任务一方面可以帮助阅读人员快速定位到......
命名实体识别是自然语言处理技术中的基础任务。作为转化非结构化文本数据的关键步骤和重要手段,命名实体识别在信息提取、问答系......
文本信息抽取是海量文本信息处理的重要环节,旨在为人们提供从海量联机文本中快速、准确地获取有用信息的工具,是一个具有高度理论......
命名实体识别是信息抽取的子任务,同时也是机器翻译、自动问答等多种自然语言处理技术的基础。由于受中文自身特点的限制,中文命名......
在人工智能的研究领域中，许多实际的应用问题，如知识表示、自动推理、机器学习、规划以及自然语言处理技术等，都具有不确定性和复杂的......
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),作为自然语言处理任务中一项基础性工作,已经被广泛地应用在一些语言处理领域中......
随着大数据技术的发展,网络环境日益复杂,网络信息中关于金融的信息量呈爆炸性增长,如何从海量信息中获得有用的信息并构建金融领......
随着互联网在工作生活用中的普及与发展,各行的工作流程逐渐从数字时代进入了信息共享时代,也因此得到了越来越多的效率提升。目前......
随着信息时代的来临,如何从海量的自然语言数据中获取到有用的信息是当今社会一个非常重要的问题。自然语言数据不同于其他类型的......
随着采用电子病历系统的医疗机构增多,电子化的医疗信息迅速增长,健康医疗步入大数据时代。电子病历作为健康医疗的核心数据,包含......
针对中文命名实体识别问题,该文提出了一种基于迁移学习和深度学习的TrBiLSTM-CRF模型.该模型采用基于实例的迁移学习算法,通过权......
命名实体识别是信息抽取、机器翻译、知识图谱等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化过程中有着重要地位。在中......
近年来,基于RNN的模型架构在命名实体识别任务中被广泛采用,但其循环特性导致GPU的并行计算能力无法被充分利用。普通一维卷积虽可......
在大规模文本语料库上预先训练的BERT等神经语言表示模型可以很好地从纯文本中捕获丰富的语义信息.但在进行中文命名实体识别任务......
中文命名实体识别是中文信息处理领域中的一项基本任务,能够为关系抽取、实体链接和知识图谱提供技术支持。与传统命名实体识别方......
本文针对难度最大的两类命名实体（地名和机构名）在条件随机场框架下首次引入了小规模的常用尾字特征。实验表明，该特征与词类特征具有......
文章核心实体是文章主要描述或担任文章主要角色的实体词。随着互联网的发展与网络传媒平台的兴起,自媒体网络新闻传播严重影响着......
根据词性在任务中可能出现的特征表达,在字粒度一级,基于条件随机场模型,对词性特征在中文命名实体识别任务中的应用进行研究,提出......
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言文本数据处理工作中的一项基础且至关重要的环节,其任务为识别出待处理文......
命名实体识别(Named Entity Recognition)是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。首先对我......
电子病历中蕴含着丰富的医学信息,这些医学信息对疾病的诊疗具有十分重要的意义.利用命名实体识别技术对电子病历进行信息抽取已成......
命名实体识别任务是指从文本中识别出人名、地名和机构名等专有名词,是自然语言处理的关键技术之一,也是信息抽取、问答系统、机器......
命名实体识别(Name Entity Recognition,NER)是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、组织机构名等,是将非结构化......
为在模型训练期间保留更多信息,用预训练词向量和微调词向量对双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)神经模型进行扩展,并结合协同训练方法......
随着互联网技术的飞速发展,以自然语言形式呈现的文本信息增多,如何从海量文本资源中挖掘出有价值的信息并加以利用,是实现自然语......
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该文针对现有的命名实体识别(named entity recognition,NER)模型未考虑到文本层次化结构对实体识别的重要作用,以及循环神经网络......
社交领域的中文命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中一项重要的基础任务。目前基于词粒度信息或者外部知识的中文命名实体识别......
针对经典BiLSTM-CRF命名实体识别模型训练时间长、无法解决一词多义及不能充分学习文本上下文语义信息的问题,提出一种基于BERT-Bi......
近年来,由于网络新闻数据的快速增长,新闻文本中出现了很多新意的词语,如何能够准确识别实体,并提出了基于新词的新闻命名实体识别......
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......
Word Embedding使用低维稠密向量表示词,通过向量计算反映词间关系,被广泛应用于自然语言处理任务。由于Word Embedding是自然语言......
为满足农业命名实体领域中多样而精确的需求,本文采用基于条件随机场的命名实体识别,将农业命名实体分为病虫害、作物、化肥及农药......
