【摘 要】
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针对传统的命名实体识别方法存在严重依赖大量人工特征、领域知识和分词效果,以及未充分利用词序信息等问题,提出了一种基于双向门控循环单元(BGRU)神经网络结构的命名实体识
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针对传统的命名实体识别方法存在严重依赖大量人工特征、领域知识和分词效果,以及未充分利用词序信息等问题,提出了一种基于双向门控循环单元(BGRU)神经网络结构的命名实体识别模型。该模型利用外部数据,通过在大型自动分词文本上预先训练词嵌入词典,将潜在词信息整合到基于字符的BGRU-CRF中,充分利用了潜在词的信息,提取了上下文的综合信息,并更加有效地避免了实体歧义。此外,利用注意力机制来分配BGRU网络结构中特定信息的权重,从句子中选择最相关的字符和单词,有效地获取了特定词语在文本中的长距离依赖关系,识别信息
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