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一种基于Lexicon-CBOW命名实体简写识别技术
1
作者
吴健
朱小龙
周从华
《计算机与数字工程》
2023年第6期1328-1332,1386,共6页
中文命名实体识别任务是指识别文本中具有特定意义的实体,一般由词向量层、特征提取层、输出层组成。论文考虑词向量的训练方法。目前广泛应用的CBOW、Skip-gram词向量训练模型是利用给定的词预测目标词出现的概率。由于语料库一般来源...
中文命名实体识别任务是指识别文本中具有特定意义的实体,一般由词向量层、特征提取层、输出层组成。论文考虑词向量的训练方法。目前广泛应用的CBOW、Skip-gram词向量训练模型是利用给定的词预测目标词出现的概率。由于语料库一般来源于百度百科、微博等结构化网站,其实体表达较为规范,导致其训练的词向量在表示简写实体时存在较大误差,从而影响命名实体识别精度。论文在给定词预测目标词的基础上,引入了实体标签信息,对有标签的字进一步进行分词细化标签,带标签的字在作为上下文时会进行全标签遮掩操作与部分标签遮掩操作,从而模拟简写的实际情况。将训练得到的词向量在简写实体较多的高中升学规划问题数据集上进行测试,实验结果显示简写实体识别准确率有较大提升,证明了模型针对简写实体表示的有效性。
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关键词
实体
简写
命名
实体
识别
实体
标签
词向量
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职称材料
结合实体标签的中文嵌套命名实体识别
2
作者
潘丽君
陈艳平
+1 位作者
黄瑞章
秦永彬
《计算机与数字工程》
2022年第7期1522-1527,1539,共7页
针对嵌套命名实体识别,神经网络模型中提出基于跨度的框架。该框架首先产生跨度种子,然后搭建分类器进行筛选。但单独对跨度区域进行分类存在丢失全局语义信息的问题。另外,在中文嵌套命名实体识别中,因为缺少分隔符且中文高度依赖上下...
针对嵌套命名实体识别,神经网络模型中提出基于跨度的框架。该框架首先产生跨度种子,然后搭建分类器进行筛选。但单独对跨度区域进行分类存在丢失全局语义信息的问题。另外,在中文嵌套命名实体识别中,因为缺少分隔符且中文高度依赖上下文,跨度区域无法有效使用词边界特征,导致识别性能不佳。为解决上述问题,本文提出结合实体标签的中文嵌套命名实体识别模型(CEL)。该模型生成跨度种子后,在原句子的跨度区域开始及结束位置嵌入实体标签,再作为分类器输入,从而更好地学习到跨度种区域边界和上下文之间的语义依赖特征。论文在ACE2005中文数据集上进行实验,实验表明,CEL模型在F1值上达到了较好水平。
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关键词
嵌套命名
实体
识别
神经网络
跨度种子
全局语义信息
实体
标签
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职称材料
基于描述文本和实体标签的网络视频分类算法
3
作者
何春辉
《湖南城市学院学报（自然科学版）》
CAS
2018年第3期46-48,共3页
目前,各大社交平台和视频点播网站的网络视频数量出现了爆炸式的增长,如何快速准确地对这些网络视频进行归类和管理成为了研究的热点问题﹒为了较好地解决这种分类任务,文中提出了基于描述文本和实体标签的网络视频分类算法,该算法结合...
目前,各大社交平台和视频点播网站的网络视频数量出现了爆炸式的增长,如何快速准确地对这些网络视频进行归类和管理成为了研究的热点问题﹒为了较好地解决这种分类任务,文中提出了基于描述文本和实体标签的网络视频分类算法,该算法结合了描述文本内容和知识图谱中的实体标签来构造文档-特征矩阵﹒实验结果表明使用了实体标签的视频分类算法性能更好,平均精确率和平均召回率以及平均F1值比未使用实体标签的视频分类算法要高2%以上﹒
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关键词
特征提取
视频分类
实体
标签
SVM
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职称材料
基于知识图谱的实体标签可视化
被引量：
2
4
作者
张祥
王紫悦
+1 位作者
杨清清
丁金如
《指挥信息系统与技术》
2020年第3期1-9,共9页
针对实体理解中实体识别问题,传统的实体标签方法致力于在不同实体中找到其独特特征。为了便于理解知识图谱(KG)中每个实体的区分性,提出了一种基于KG的实体标签方法来识别出独特的实体特征,通过HAS模型衡量了特征的区分性。HAS模型是...
针对实体理解中实体识别问题,传统的实体标签方法致力于在不同实体中找到其独特特征。为了便于理解知识图谱(KG)中每个实体的区分性,提出了一种基于KG的实体标签方法来识别出独特的实体特征,通过HAS模型衡量了特征的区分性。HAS模型是一种可扩展的表示学习模型,用于生成多模式实体嵌入。最后,评估了真实KG生成的实体标签质量,结果表明该方法有助于人们理解KG中的实体。
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关键词
知识图谱
实体
标签
可视化
表示学习
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职称材料
题名
一种基于Lexicon-CBOW命名实体简写识别技术
1
作者
吴健
朱小龙
周从华
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机与数字工程》
2023年第6期1328-1332,1386,共6页
文摘
中文命名实体识别任务是指识别文本中具有特定意义的实体,一般由词向量层、特征提取层、输出层组成。论文考虑词向量的训练方法。目前广泛应用的CBOW、Skip-gram词向量训练模型是利用给定的词预测目标词出现的概率。由于语料库一般来源于百度百科、微博等结构化网站,其实体表达较为规范,导致其训练的词向量在表示简写实体时存在较大误差,从而影响命名实体识别精度。论文在给定词预测目标词的基础上,引入了实体标签信息,对有标签的字进一步进行分词细化标签,带标签的字在作为上下文时会进行全标签遮掩操作与部分标签遮掩操作,从而模拟简写的实际情况。将训练得到的词向量在简写实体较多的高中升学规划问题数据集上进行测试,实验结果显示简写实体识别准确率有较大提升,证明了模型针对简写实体表示的有效性。
关键词
实体
简写
命名
实体
识别
实体
标签
词向量
Keywords
entity shorthand
named entity recognition
entity flag
word vector
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合实体标签的中文嵌套命名实体识别
2
作者
潘丽君
陈艳平
黄瑞章
秦永彬
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
出处
《计算机与数字工程》
2022年第7期1522-1527,1539,共7页
基金
国家自然科学基金项目(编号:62166007)资助。
文摘
针对嵌套命名实体识别,神经网络模型中提出基于跨度的框架。该框架首先产生跨度种子,然后搭建分类器进行筛选。但单独对跨度区域进行分类存在丢失全局语义信息的问题。另外,在中文嵌套命名实体识别中,因为缺少分隔符且中文高度依赖上下文,跨度区域无法有效使用词边界特征,导致识别性能不佳。为解决上述问题,本文提出结合实体标签的中文嵌套命名实体识别模型(CEL)。该模型生成跨度种子后,在原句子的跨度区域开始及结束位置嵌入实体标签,再作为分类器输入,从而更好地学习到跨度种区域边界和上下文之间的语义依赖特征。论文在ACE2005中文数据集上进行实验,实验表明,CEL模型在F1值上达到了较好水平。
关键词
嵌套命名
实体
识别
神经网络
跨度种子
全局语义信息
实体
标签
Keywords
nested named entity recognition
neural network
span seeds
global semantic information
entity labels
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于描述文本和实体标签的网络视频分类算法
3
作者
何春辉
机构
湘潭大学数学与计算科学学院
出处
《湖南城市学院学报（自然科学版）》
CAS
2018年第3期46-48,共3页
文摘
目前,各大社交平台和视频点播网站的网络视频数量出现了爆炸式的增长,如何快速准确地对这些网络视频进行归类和管理成为了研究的热点问题﹒为了较好地解决这种分类任务,文中提出了基于描述文本和实体标签的网络视频分类算法,该算法结合了描述文本内容和知识图谱中的实体标签来构造文档-特征矩阵﹒实验结果表明使用了实体标签的视频分类算法性能更好,平均精确率和平均召回率以及平均F1值比未使用实体标签的视频分类算法要高2%以上﹒
关键词
特征提取
视频分类
实体
标签
SVM
Keywords
feature extraction
video classification
entity tag
SVM
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于知识图谱的实体标签可视化
被引量：
2
4
作者
张祥
王紫悦
杨清清
丁金如
机构
东南大学计算机科学与工程学院
东南大学网络空间安全学院
东南大学⁃蒙纳士大学联合研究生院
东南大学软件学院
出处
《指挥信息系统与技术》
2020年第3期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金(U1736204)
国家重点研究开发项目(2017YFB1002801和2018YFC0830201)
东南大学法律大数据研究中心资助项目。
文摘
针对实体理解中实体识别问题,传统的实体标签方法致力于在不同实体中找到其独特特征。为了便于理解知识图谱(KG)中每个实体的区分性,提出了一种基于KG的实体标签方法来识别出独特的实体特征,通过HAS模型衡量了特征的区分性。HAS模型是一种可扩展的表示学习模型,用于生成多模式实体嵌入。最后,评估了真实KG生成的实体标签质量,结果表明该方法有助于人们理解KG中的实体。
关键词
知识图谱
实体
标签
可视化
表示学习
Keywords
knowledge graph(KG)
entity labeling visualization
representation learning
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于Lexicon-CBOW命名实体简写识别技术
吴健
朱小龙
周从华
《计算机与数字工程》
2023
0
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职称材料
2
结合实体标签的中文嵌套命名实体识别
潘丽君
陈艳平
黄瑞章
秦永彬
《计算机与数字工程》
2022
0
下载PDF
职称材料
3
基于描述文本和实体标签的网络视频分类算法
何春辉
《湖南城市学院学报（自然科学版）》
CAS
2018
0
下载PDF
职称材料
4
基于知识图谱的实体标签可视化
张祥
王紫悦
杨清清
丁金如
《指挥信息系统与技术》
2020
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
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