期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.2002-0367

利用翻译模型的跨语言中文命名实体识别

引用
随着深度学习技术的应用,自然语言处理领域得到快速发展,为提高中文命名实体识别效果,提出一种新的方法,利用英文模型抽取信息辅助中文命名实体识别.该方法使用翻译模型将中文翻译为英文,然后利用英文命名实体识别模型抽取特征,再利用翻译模型的注意力权重进行信息迁移,将预训练的英文命名实体识别模型提取的特征用于中文命名实体识别.该方法可以将训练模型中得到的任务相关特征进行迁移,从而丰富原始数据的语义表示.在两个中文命名实体识别数据集上的实验表明,该方法优于其他现有方法.

自然语言处理、命名实体识别、迁移学习、跨语言、注意力机制

57

TP391(计算技术、计算机技术)

国家自然科学基金81971264

2021-05-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

94-100

暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

57

2021,57(10)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn