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面向教育领域的基于SVR-BiGRU-CRF中文命名实体识别方法
被引量：
6
1
作者
张召武
徐彬
+2 位作者
高克宁
王同庆
张乔乔
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第7期114-122,共9页
在教育领域中,命名实体识别在机器自动提问和智能问答等相关任务中都有应用。传统的中文命名实体识别模型需要改变网络结构来融入字和词信息,增加了网络结构的复杂度。另一方面,教育领域中的数据对实体边界的识别要十分精确,传统方法未...
在教育领域中,命名实体识别在机器自动提问和智能问答等相关任务中都有应用。传统的中文命名实体识别模型需要改变网络结构来融入字和词信息,增加了网络结构的复杂度。另一方面,教育领域中的数据对实体边界的识别要十分精确,传统方法未能融入位置信息,对实体边界的识别能力较差。针对以上的问题,该文使用改进的向量表示层,在向量表示层中融合字、词和位置信息,能够更好地界定实体边界和提高实体识别的准确率,使用BiGRU和CRF分别作为模型的序列建模层和标注层进行中文命名实体识别。该文在Resume数据集和教育数据集(Edu)上进行了实验,F_(1)值分别为95.20%和95.08%。实验结果表明,该文方法对比基线模型提升了模型的训练速度和实体识别的准确性。
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关键词
中文命名实体识别
BiGRU-CRF
简单
向量
表示层
(
svr
)
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职称材料
题名
面向教育领域的基于SVR-BiGRU-CRF中文命名实体识别方法
被引量：
6
1
作者
张召武
徐彬
高克宁
王同庆
张乔乔
机构
东北大学计算机科学工程学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022年第7期114-122,共9页
基金
国家自然科学基金联合基金(U1811261)
中央高校基本科研业务费专项资金(N2116019)。
文摘
在教育领域中,命名实体识别在机器自动提问和智能问答等相关任务中都有应用。传统的中文命名实体识别模型需要改变网络结构来融入字和词信息,增加了网络结构的复杂度。另一方面,教育领域中的数据对实体边界的识别要十分精确,传统方法未能融入位置信息,对实体边界的识别能力较差。针对以上的问题,该文使用改进的向量表示层,在向量表示层中融合字、词和位置信息,能够更好地界定实体边界和提高实体识别的准确率,使用BiGRU和CRF分别作为模型的序列建模层和标注层进行中文命名实体识别。该文在Resume数据集和教育数据集(Edu)上进行了实验,F_(1)值分别为95.20%和95.08%。实验结果表明,该文方法对比基线模型提升了模型的训练速度和实体识别的准确性。
关键词
中文命名实体识别
BiGRU-CRF
简单
向量
表示层
(
svr
)
Keywords
Chinese NER
BiGRU-CRF
simple vectors representation layers(
svr
)
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向教育领域的基于SVR-BiGRU-CRF中文命名实体识别方法
张召武
徐彬
高克宁
王同庆
张乔乔
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2022
6
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