作者：王昊; 史玉雪; 刘高军; 段建勇命名实体识别微博文本词性特征神经网络
摘要：微博文本语法不规范且多由短语组成,严重影响了现有针对规范、长句文本设计的命名实体识别算法的性能.针对上述问题,本文提出了一种融合词性信息的微博文本命名实体识别模型.该模型通过分词工具提取词性信息,将词性信息作为特征与单词嵌入向量结合后输入双向长短期记忆神经网络,最后使用条件随机场对神经网络输出进行解码,从而实现词性特征辅助命名实体识别.实验结果表明,融合词性信息的命名实体识别模型,显著提高了微博文本命名实体识别的准确率.相比于其它模型,该模型F1值提高了1.88%.
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