基于深度学习和语法规约的需求文档命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理中的一个关键。在需求文档中存在过长的实体：虚功能,使得普适的传统命名实体识别方法无法有效地识别得到完整的实体。本文针对需求文档实体识别模型进行深入研究,引入深度学习方法,提出基于深度残差网络（ResNet）的CNER方法与基于规则的方法相结合,进行针对中文需求文档的分词。本文的命名实体识别模型是一种编码-解码模型,使用带有注意力机制的双向长短期记忆网络（BiLSTM with attention）进行编码,得到分词后文本的上下文特征和句式特征,使用条件随机场（CRF）方法进行解码,再结合语法规约的干预进行需求文档实体识别。实验表明,所提方法在需求文档领域识别效果优于普适的传统方法。