基于CRFs的多策略生物医学命名实体识别

生物医学命名实体识别是生物医学文本挖掘的基本任务。机器学习方法是生物医学命名实体研究的主流方法,选取有效的机器学习算法和采取有效的识别策略是提高生物医学命名实体识别性能的关键,鉴于条件随机域算法在自然语言处理领域的优势,本文采用该算法并结合多种识别策略对生物医学命名实体识别进行研究。实验取得了良好的效果,F测度达到了70．52％,与其它相关系统比较,识别性能有了明显提高。     

生物医学文本中命名实体识别的智能化方法

介绍了使用机器学习方法进行生物医学文本命名实体识别的技术，包括Generalized Winnow算法、支持向量机方法和条件随机域模型。根据学习算法的特点，识别过程中使用了丰富的特征集，包括局部特征，全文特征及外部资源特征。各种类型特征的优化组合、识别结果的后处理包括缩写词识别和嵌套词识别以及边界校正等都提升了命名实体识别系统的性能。实验结果表明，通过上述策略的应用，系统取得了很好的识别结果。     

生物医学文本中命名实体识别的智能化方法

介绍了使用机器学习方法进行生物医学文本命名实体识别的技术，包括Generalized Winnow算法、支持向量机方法和条件随机域模型。根据学习算法的特点，识别过程中使用了丰富的特征集，包括局部特征，全文特征及外部资源特征。各种类型特征的优化组合、识别结果的后处理包括缩写词识别和嵌套词识别以及边界校正等都提升了命名实体识别系统的性能。实验结果表明，通过上述策略的应用，系统取得了很好的识别结果。     

联合词性特征的微博文本命名实体识别

微博文本语法不规范且多由短语组成,严重影响了现有针对规范、长句文本设计的命名实体识别算法的性能.针对上述问题,本文提出了一种融合词性信息的微博文本命名实体识别模型.该模型通过分词工具提取词性信息,将词性信息作为特征与单词嵌入向量结合后输入双向长短期记忆神经网络,最后使用条件随机场对神经网络输出进行解码,从而实现词性特征辅助命名实体识别.实验结果表明,融合词性信息的命名实体识别模型,显著提高了微博文本命名实体识别的准确率.相比于其它模型,该模型F1值提高了1. 88%.     

基于CRF的互联网文本命名实体识别研究

针对互联网文本形式多样化造成的有效信息提取难度增加(尤其是命名实体识别方面)的问题,提出了一种统计和规则相结合的互联网文本命名实体识别方法。首先进行文本规范化,然后使用CRF模型,以词及词性作为特征进行训练,结合互联网文本的日常性、随意性和娱乐性等特点,以及若干匹配规则对文本进行命名实体识别。实验结果表明,该方法的准确率、召回率和F值分别达到了94.76%、85.34%、89.80%,能够有效地进行命名实体识别。     

基于ALBERT的中文医疗病历命名实体识别

医疗病历命名实体识别的主要任务是将临床电子病历中的非结构化文本转化为结构化数据,进而为面向医疗领域任务开展的数据挖掘提供基础支撑. 提出一种基于ALBERT模型融合学习的中文医疗病历命名实体识别模型. 首先,采用人工标注方式扩展样本数据集,结合ALBERT模型对数据集进行微调; 其次,采用双向长短记忆网络(BiLSTM)提取文本的全局特征; 最后,基于条件随机场模型(CRF)命名实体的序列标记. 在标准数据集上的实验结果表明,该方法进一步提高了医疗文本命名识别精度,减少了时间开销.     

中文网页搜索日志中的特殊命名实体挖掘

利用少量具有类别信息的种子词,结合特征选择技术来提取每个类别的特征信息;再利用这些特征信息,结合文本分类等数据挖掘技术来提取特殊命名实体.过程中只有构造种子词的环节需要人工辅助,其他环节均实现自动处理.实验证明,该系统和方法能够从查询日志中挖掘出高质量的命名实体列表,6个类别上识别结果的平均P@500达到了77%.系统...     

基于本体的产品命名实体识别研究

论述了近年来国内外在常规命名实体识别方面研究工作的进展状况,针对其中最为关键的产品命名实体识别技术,考虑到领域本体对产品命名实体识别的支持,提出了将本体特征融入到统计模型中,结合词性特征、上下文特征,以及本体特征的多特征模型进行产品命名实体识别实验,实验结果证明,该方法能有效地提高产品命名实体识别的性能。     

基于深度学习的中文命名实体识别综述

命名实体识别作为信息抽取的核心任务,能够从文本中识别出各类命名实体。近年来,深度学习技术在字词表示、特征提取等方面上的应用,使中文命名实体识别任务取得了较为丰富的研究成果。目前,基于深度学习的中文命名实体识别技术,在特征提取的深度和模型的精确度上已逐渐超过了传统的基于规则的方法、基于特征工程的有监督方法和基于无监督的方法。围绕深度学习的识别框架,将现有基于深度学习的中文命名实体识别方法分嵌入层、编码层和标签解码层三部分进行介绍,并对未来可能的研究方向进行探讨和展望。     

基于Attention-BiLSTM的中文命名实体识别

提出一种基于Attention-BiLSTM(attention-bidirectional long short-term memory)深度神经网络的命名实体识别方法。应用BiLSTM神经网络自动学习文本的隐含特征,可以解决传统识别方法存在长距离依赖等问题;引入注意力机制(attention mechanism)对文本全局特征做重要度计算,获取文本局部特征,解决了传统深度学习方法不能充分提取特征的问题;在预训练过程中加入维基百科知识,进一步提升了命名实体识别系统的性能。实验表明,所提方法在SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测数据集上获得了优良的识别性能。