嵌套命名实体识别研究进展.pptx
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基于联合模型的嵌套命名实体识别研究摘要:嵌套命名实体识别(NestedNamedEntityRecognition,NNER)是自然语言处理中的一个重要问题。传统的NER方法无法捕捉复杂句子结构中的嵌套实体。因此,研究NNER问题是非常有意义的。本文提出了一种基于联合模型的NNER方法,该方法包含两个子任务:分块和嵌套实体识别。我们通过联合学习模型将这两个子任务结合起来进行训练。我们在OntoNotes英文数据集上进行实验,结果表明,我们所提出的方法能够取得比传统方法更好的效果。关键词:嵌套命名实体识别,
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基于特征融合和嵌套LSTM的命名实体识别研究.docx
基于特征融合和嵌套LSTM的命名实体识别研究基于特征融合和嵌套LSTM的命名实体识别研究摘要:随着自然语言处理的发展,命名实体识别(NER)在信息抽取、问答系统等领域起着重要的作用,本论文提出了一种基于特征融合和嵌套LSTM的命名实体识别方法。该方法通过利用不同类型的特征并将其融合,采用嵌套LSTM网络结构来学习上下文信息,提高命名实体识别的性能。在实验中,我们使用了标准的NER数据集来评估所提出方法的性能,并与其他基准方法进行了比较。实验结果表明,我们的方法在NER任务中取得了优秀的性能。关键词:命名实