一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊界組合命名實(shí)體識(shí)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(shí)體識(shí)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(shí)體邊界信息，構(gòu)建邊界識(shí) 別模型；步驟二：實(shí)施邊界組合策略，對實(shí)體邊界 進(jìn)組合，獲取候選實(shí)體集；步驟三：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類器，對候選實(shí)體集進(jìn)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(dòng)提取高維抽象特征 的特點(diǎn)，將實(shí)體識(shí)別分為邊界識(shí)別、邊界組合和 候選實(shí)體識(shí)別三步，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)序列模型的缺 點(diǎn)，并且在一定程度上避免傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法產(chǎn) 生的特征稀疏問題,從而提高了嵌套命名實(shí)體識(shí) 別的性能,取得了很好的效果

三、成果轉(zhuǎn)化預(yù)期：

該專利對文本中表示命名實(shí)體的專有名詞進(jìn)行精確識(shí)別和分類，進(jìn)一步地為自動(dòng)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(shí)現(xiàn)語音助手、智能機(jī)器人等相應(yīng)的需求，減少企業(yè)管理成本、擴(kuò)大利潤空間，并促進(jìn)了企業(yè)、高校和科研院所之間知識(shí)、信息、技術(shù)、成果、人才、資本和管理的流動(dòng)。

特別聲明

1.本公告僅對成果進(jìn)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(xiàng)目信息并不構(gòu)成貴州陽光產(chǎn)權(quán)交易所對任何項(xiàng)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(xiàng)目的相關(guān)情況進(jìn)行必要的盡職調(diào)查和充分了解。

項(xiàng)目聯(lián)系人 ：趙經(jīng)理  

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