简介：针对传统军事命名实体识别方法存在人工构建特征复杂和军事文本分词不准确等问题,提出了一种基于深度学习的军事命名实体识别方法。结合双向长短时记忆（Bi-directionalLongShort-TermMemory,Bi-LSTM）神经网络对较长句子上下文的记忆能力、字向量（characterembedding）对汉字语义的表示能力和条件随机场（ConditionalRandomField,CRF）对标注规则的学习能力,构建了character＋Bi-LSTM＋CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在军事想定语料集上进行了实验,结果表明：该方法比传统方法识别效果好,识别准确率、召回率和F值均大幅提升。
客服QQ：30444492琼网文【2021】1550-113号
增值电信业务经营许可证：琼B2-20210322
出版物经营许可证：新出发龙华出字第(2021)009号
广播电视节目制作经营许可证：(琼)字第00779号
版权所有 ©2002-2024 期刊网(www.qikanchina.com) 琼ICP备2021005105号
