命名實(shí)體識(shí)別是自然語言處理中的基礎(chǔ)任務(wù),有著非常重要的作用。隨著深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的深入研究,研究者發(fā)現(xiàn)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別、自動(dòng)抽取特征,可以取得很好的識(shí)別效果。但是命名實(shí)體識(shí)別是和語言相關(guān)的,維吾爾語的復(fù)雜形態(tài)特征,導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能全面地自動(dòng)抽取特征。提出一種融合多種語言學(xué)特征的Bi-LSTM-CNN-CRF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,在維吾爾語命名實(shí)體語料庫(kù)中進(jìn)行驗(yàn)證,最終F1值提高了3.98%,充分說明對(duì)于復(fù)雜形態(tài)語言,添加語言學(xué)特征能夠提高命名實(shí)體識(shí)別精度。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2020,37(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

CNN抽取字符特征

聯(lián)合特征表示

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent neural network,RNN)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在自然語言處理中得到了廣泛的應(yīng)用。對(duì)于命名實(shí)體任務(wù)來說,RNN的輸入層就是詞向量,輸出層就是命名實(shí)體類別序列。RNN網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)很大的缺點(diǎn)就是長(zhǎng)期依賴問題,對(duì)于過長(zhǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列,很難保留很久之前的輸入信息。為了解決這個(gè)問題,Hochreither等設(shè)計(jì)了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long short term merroy,LSTM),通過三個(gè)特殊的門結(jié)構(gòu)來控制輸入和輸出信息。圖3為一個(gè)LSTM單元的基本結(jié)構(gòu)。LSTM更新公式如下:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3412435