一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊界組合命名實體識別方法

一、成果基本信息

二、成果簡介

    本發(fā)明公開了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊界組 合命名實體識別方法，包括以下步驟：步驟一：基 于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型抽取實體邊界信息，構(gòu)建邊界識 別模型；步驟二：實施邊界組合策略，對實體邊界 進組合，獲取候選實體集；步驟三：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類器，對候選實體集進行篩選。本發(fā)明所公開 的方法，采用邊界組合策略，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)， 充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分層自動提取高維抽象特征 的特點，將實體識別分為邊界識別、邊界組合和 候選實體識別三步，彌補了傳統(tǒng)序列模型的缺 點，并且在一定程度上避免傳統(tǒng)機器學習方法產(chǎn) 生的特征稀疏問題,從而提高了嵌套命名實體識 別的性能,取得了很好的效果

三、成果轉(zhuǎn)化預期：

該專利對文本中表示命名實體的專有名詞進行精確識別和分類，進一步地為自動問答、意見挖掘、語義分析等眾多自然語言處理任務(wù)提供重要的語義支撐，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)語音助手、智能機器人等相應(yīng)的需求，減少企業(yè)管理成本、擴大利潤空間，并促進了企業(yè)、高校和科研院所之間知識、信息、技術(shù)、成果、人才、資本和管理的流動。

特別聲明

1.本公告僅對成果進行推介，接受意向方咨詢與洽談，以上介紹中的內(nèi)容僅供參考。

2.貴州陽光產(chǎn)權(quán)交易所通過自身網(wǎng)站及相關(guān)媒體發(fā)布的項目信息并不構(gòu)成貴州陽光產(chǎn)權(quán)交易所對任何項目的任何交易建議。意向方應(yīng)不依賴于已披露的上述信息并自行對項目的相關(guān)情況進行必要的盡職調(diào)查和充分了解。

項目聯(lián)系人 ：趙經(jīng)理  

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