基于转移学习的中文命名实体识别

摘要：

中文命名实体识别在多个重要领域有广泛的运用,提出一种基于转移学习的算法进行中文命名实体识别,旨在提高识别的准确率和召回率.基于转移学习算法的中心思想是开始以一些简单的结论应用于问题,然后在每个步骤应用转换,选择出每次转换的最优结论再次应用于问题,当选择的转换在足够的空间内不再修改数据时算法停止.提出算法的规则模板和约束文件的获取方法,形成一个完整的用于中文命名实体识别的模型,并利用该模型进行实验,获得了较好的结果.

关键词：命名实体识别、转移学习、准确率、召回率

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国质检科技计划资助2014QK111;中央高校基本科研业务费专项资金2009QJ13;国家科技支撑计划2013BAK07B02

在线出版日期：2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：117-121