一种命名实体的识别方法及装置.pdf
元容****少女
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一种命名实体的识别方法及装置.pdf
本发明公开了一种命名实体的识别方法及装置,涉及自然语言处理技术领域,主要目的在于提升命名实体识别时的效率。本发明主要的技术方案为:获取目标用户输入的语句;基于预设规则分割所述目标用户输入的语句,得到第一语句以及第二语句;判断所述第一语句中是否存在待识别命名实体的类别;若存在,则从第二语句中识别对应所述类别的命名实体。本发明用于命名实体的识别。
命名实体识别方法及装置.pdf
本申请公开了一种命名实体识别方法及装置。其中,该方法包括:采用第一神经网络模型对目标语句进行分词处理,得到第一词向量集合;从第一词向量集合中的任意一个词向量的上下文信息对第一词向量集合中的词进行过滤,得到候选词向量集合;将候选词向量集合添加至目标字典中;基于目标字典对目标语句进行分词,得到第二词向量集合;采用第二神经网络模型对第二词向量集合中的命名实体进行识别,得到识别结果。本申请解决了由于未利用新词发现能力造成的命名实体识别不准确的技术问题。
命名实体识别方法、命名实体识别模型的训练方法及装置.pdf
本发明实施例提供了一种命名实体识别方法,方法包括:获取待进行命名实体识别的目标文本;将目标文本输入到预设的命名实体识别模型中,得到目标文本的命名实体识别结果;其中,命名实体识别模型为采用训练样本和训练样本的标注信息训练得到的;命名实体识别模型包括:长短期记忆网络LSTM层;其中,LSTM层对训练样本中除前两个字以外的每一个字的处理过程包括:如果训练样本中该字之前的内容存在词语,对该字的字向量、该字的上一个字的初始特征向量和所存在词语的词向量进行特征提取,得到该字的初始特征向量。与现有技术相比,应用本发明实
模型训练、命名实体识别方法及装置.pdf
本说明书实施例提供一种模型训练、命名实体识别方法及装置。在模型训练时,将第一样本序列中的第一命名实体替换为第一预设字符,得到第二样本序列,并从第二样本序列中确定包含第一预设字符的文本片段;采用第一递归神经网络,递归地确定第二样本序列中多个分词的隐向量,并确定文本片段的表征向量;通过变分自编码器,基于表征向量构建高斯分布并确定针对文本片段的全局隐向量;采用第一递归神经网络,以全局隐向量作为初始隐向量,递归地确定文本片段中分词的解码隐向量,并确定文本片段中分词的预测值;基于文本片段中分词与其预测值的差异以及分
命名实体识别方法、装置、设备及介质.pdf
本公开涉及一种命名实体识别方法、装置、设备及介质。其中,命名实体识别方法包括:获取待识别的目标文本;对目标文本进行语义特征编码,得到具有上下文信息的第一编码向量,以及对目标文本进行实体特征编码,得到具有上下文信息的第二编码向量;基于第一编码向量,提取实体片段对应的边界信息;基于第一编码向量、第二编码向量和边界信息,对目标文本进行实体分类,得到目标文本对应的目标实体类别。根据本公开实施例,能够快速地从非结构化文本中提取出实体类别信息,并且提高对非结构化文本进行实体类别分类的准确性。