一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡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)絡模型抽取實體邊界信息，構建邊界識 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：構建神經(jīng)網(wǎng)絡 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)絡技術， 充分發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡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、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)權交易所通過自身網(wǎng)站及相關媒體發(fā)布的項目信息并不構成貴州陽光產(chǎn)權交易所對任何項目的任何交易建議。意向方應不依賴于已披露的上述信息并自行對項目的相關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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