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申请/专利权人：天津科技大学
摘要：本发明公开了一种强化特征表示的专有名词命名实体识别方法，包括：分别生成命名实体的上下文词嵌入表示和图嵌入表示；利用BERT模型中预训练好的transformer自注意力权重对图卷积网络的图注意力机制进行动态初始化；将词嵌入表示和图嵌入表示一一对应输入至BERT模型和初始化后的图卷积网络；基于BERT模型对词嵌入表示进行特征提取，获得命名实体的局部上下文特征表示；基于图卷积网络对图嵌入表示进行特征提取，获得命名实体全局动态的辅助特征表示；对上下文特征表示和辅助特征表示进行特征融合，得到强化特征；基于条件随机场模型对强化特征进行序列标注。本发明能够同时提取文本的局部信息和全局信息进行命名实体识别，提升了命名实体识别模型的性能。
主权项：1.一种强化特征表示的专有名词命名实体识别方法，其特征在于，包括：分别生成命名实体的上下文词嵌入表示和图嵌入表示；构建BERT模型和图卷积网络，利用BERT模型中预训练好的transformer自注意力权重对所述图卷积网络的图注意力机制进行动态初始化；将所述词嵌入表示和所述图嵌入表示一一对应输入至所述BERT模型和初始化后的所述图卷积网络；基于所述BERT模型对所述词嵌入表示进行特征提取，获得命名实体的局部上下文特征表示；基于所述图卷积网络对所述图嵌入表示进行特征提取，获得命名实体全局动态的辅助特征表示；对所述上下文特征表示和所述辅助特征表示进行特征融合，得到强化特征；基于条件随机场模型对所述强化特征进行序列标注。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津科技大学 一种强化特征表示的专有名词命名实体识别方法
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