文档名：融入自注意力机制的社交媒体命名实体识别
针对中文社交媒体命名实体识别的结果远不如传统领域的识别效果,以及近年来中文社交媒体命名实体识别研究逐渐倾向于使用外部知识与联合训练,而忽视了进一步提取文本中的特征,该文提出了一种基于深度学习、结合双向长短时记忆和自注意力机制的命名实体识方法.在WeiboNER公开语料上的对比实验表明了所提出方案的有效性,实验表明在不使用外部资源和联合训练的情况下,F1值为58.76％.
作者：李明扬孔芳
作者单位：苏州大学计算机科学与技术学院,江苏苏州215006
母体文献：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)论文集
会议名称：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)
会议时间：2018年10月19日
会议地点：长沙
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：中文社交媒体 命名实体识别 自注意力机制 深度学习 双向长短时记忆
在线出版日期：2021年9月13日
基金项目：
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