| 基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别 |
| |
| 引用本文： | 鲁亚楠,孙锐,姬东鸿.基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别[J].计算机应用研究,2017,34(2). |
| |
| 作者姓名： | 鲁亚楠 孙锐 姬东鸿 |
| |
| 作者单位： | 武汉大学计算机学院,武汉大学计算机学院,武汉大学计算机学院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(61133012)；国家自然科学基金面上(61373108) |
| |
| 摘 要： | 在基于条件随机场的中文命名实体识别任务中，现有表示学习方法学习到的特征存在语义表示偏差，给中文命名实体识别带来噪音。针对此问题，提出了一种基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别方法。该方法将上下文位置信息融入到现有的Embedding模型中，采用多尺度聚类方法抽取不同粒度的Embedding特征，通过条件随机场来识别中文命名实体。实验证明，该方法学习到的特征缓解了语义表示偏差，进一步提高了现有系统的性能，与传统方法进行相比，F值提高了2.85%。
|
| 关 键 词： | 命名实体识别 表示学习 Embedding 多尺度聚类 条件随机场 |
| 收稿时间： | 2015/12/30 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2016/12/25 0:00:00 |
Chinese Named Entity Recognition based on Position-sensitive Embedding |
| |
| Lu Yanan,Sun Rui and Ji Donghong.Chinese Named Entity Recognition based on Position-sensitive Embedding[J].Application Research of Computers,2017,34(2). |
| |
| Authors: | Lu Yanan Sun Rui and Ji Donghong |
| |
| Affiliation: | Computer School, Wuhan University,Computer School, Wuhan University,Computer School, Wuhan University |
| |
| Abstract: | In the task of Chinese named entity recognition based on conditional random fields, there is semantic bias on features learned by present representation learning. This paper presented a Chinese named entity recognition method based on position-sensitive embedding model. This method applied the position information to the embedding model and used multi-scale word clustering to extract different size features. And then recognize Chinese named entity with conditional random fields. The experiment shows that, this method improved the F-score by 2.85, compared to traditional methods. |
| |
| Keywords: | named entity recognition representation learning embedding multi-scale clustering conditional random fields |
|
| 点击此处可从《计算机应用研究》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《计算机应用研究》下载全文 |
