面向红色文化的命名实体识别研究 |
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引用本文: | 淳鑫,冯玲,李航.面向红色文化的命名实体识别研究[J].无线电通信技术,2023(4):622-628. |
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作者姓名: | 淳鑫 冯玲 李航 |
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作者单位: | 1.南宁师范大学计算机与信息工程学院530100;2.南宁师范大学环境与生命工程学院530100;3.广西民族大学人工智能学院530006; |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61671252)。 |
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摘 要: | 针对通用领域的命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)模型在红色文化的实体识别中难以完整准确地进行实体划分的问题,提出了一种基于双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)网络模型结合词汇增强和注意力机制方法的改进算法红色学习双向长短期记忆(Red Learing BiLSTM,RLBiLSTM)网络,用于红色文化的NER。对红色文化数据集中的重要词汇进行数据处理,构建一个包含红色文化特征的词表,将词表信息与BERT底层信息进行融合。使用BiLSTM网络和注意力机制考虑上下文和全局信息,并利用条件随机场进行实体识别。实验表明,将改进的算法应用于RedCulture-1数据集上取得了较好的识别效果,和传统的算法相比具有更高的准确率,有利于解决红色文化的实体识别问题。
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关 键 词: | 命名实体识别 词汇增强 双向长短期记忆 BERT 红色文化 |
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