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公开(公告)号：CN112651245A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011577267.9
申请日：2020-12-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种序列标注模型及序列标注方法，包括输入层，BiLSTM网络层和CRF层。利用该模型进行序列标注任务时，首先在输入层加入ELMo字向量作为额外特征，使每个字符的表示是其字符向量和ELMo表示的拼接，其次在BiLSTM网络层中除了使用正向LSTM网络学习每个字符的历史特征，也以逆序将序列输入到反向LSTM网络中学习每个字符的后续特征，将字符的上下文特征拼接输入到CRF层，最后使用条件随机场进行联合建模得到全局最优的标签序列。本发明提供的方法在中文命名实体识别的数据集如Boson、LDC2009等上取得了良好的性能，其平均性能F1值提高了4.95％。
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