基于深度学习的法院命名实体识别模型

命名实体识别作为信息抽取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在法院判决书信息抽取系统中也得到了广泛应用。然而,已有的技术模型在文本中存在大量专有名词或术语时,实体识别的提取效果会变得很差。双向循环神经网络—条件随机场判别模型可对现有的法院判决书条件随机场模型进行优化,实现自动化特征的选取过程,准确率比已有的条件随机场模型更高。