一种基于神经网络的边界组合命名实体识别方法

一、成果基本信息

二、成果简介

    本发明公开了一种基于神经网络的边界组 合命名实体识别方法，包括以下步骤：步骤一：基 于神经网络模型抽取实体边界信息，构建边界识 别模型；步骤二：实施边界组合策略，对实体边界 进组合，获取候选实体集；步骤三：构建神经网络 分类器，对候选实体集进行筛选。本发明所公开 的方法，采用边界组合策略，引入神经网络技术， 充分发挥神经网络分层自动提取高维抽象特征 的特点，将实体识别分为边界识别、边界组合和 候选实体识别三步，弥补了传统序列模型的缺 点，并且在一定程度上避免传统机器学习方法产 生的特征稀疏问题,从而提高了嵌套命名实体识 别的性能,取得了很好的效果

三、成果转化预期：

该专利对文本中表示命名实体的专有名词进行精确识别和分类，进一步地为自动问答、意见挖掘、语义分析等众多自然语言处理任务提供重要的语义支撑，可以帮助企业实现语音助手、智能机器人等相应的需求，减少企业管理成本、扩大利润空间，并促进了企业、高校和科研院所之间知识、信息、技术、成果、人才、资本和管理的流动。

特别声明

1.本公告仅对成果进行推介，接受意向方咨询与洽谈，以上介绍中的内容仅供参考。

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项目联系人 ：赵经理  

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