Neural Chinese Named Entity Recognition via CNN-LSTM-CRF and Joint Training with Word Segmentation

电玩女神 2024-04-19 11:45 11阅读 0赞

#### Neural Chinese Named Entity Recognition via CNN-LSTM-CRF and Joint Training with Word Segmentation ####

#### 概述 ####

中文与英文相比，词之间没有明显的分隔符，所以很难确定实体的边界，另外中文命名实体识别任务的标注语料也很少。所以文章中作者提出了CNN-LSTM-CRF架构去获得**短距离和长距离的内容依赖**。同时为了提高识别实体边界的准确率，作者提出命名实体识别任务和分词任务联合学习。由于中文命名实体识别的语料较少，作者利用相同实体类型替换的方法，扩增语料。

#### 总体框架图 ####

![format_png][]  
相比于传统的BiLSTM-CRF开始端加入了CNN,提取短距离特征，并且CNN的输出作为分词任务的输入，达到命名实体识别任务和分词任务联合学习的效果，有效得提高了命名实体识别的准确率

#### 扩增语料 ####

作者提出从预先标注的语料中，产生伪语料，用于扩展语料，提高模型效果，具体

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>李刚</th> 
   <th>刚</th> 
   <th>在</th> 
   <th>阿</th> 
   <th>里</th> 
   <th>工</th> 
   <th>作</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>B-PER</td> 
   <td>I-PER</td> 
   <td>O</td> 
   <td>B-ORG</td> 
   <td>I-ORG</td> 
   <td>O</td> 
   <td>O</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

可以用相同类型的实体进行替换，替换后符合语义合理，符合规范。

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>王</th> 
   <th>小</th> 
   <th>超</th> 
   <th>在</th> 
   <th>谷</th> 
   <th>歌</th> 
   <th>工</th> 
   <th>作</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>B-PER</td> 
   <td>I-PER</td> 
   <td>I-PER</td> 
   <td>O</td> 
   <td>B-ORG</td> 
   <td>I-ORG</td> 
   <td>O</td> 
   <td>O</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

打标签的时候，进行相应的替换就可以。

[format_png]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9waWMxLnpoaW1nLmNvbS84MC92Mi02Yzc2ZGFhNmU3Yzg5N2Q0ZjQwZTRlMTlhZGJkOTA3MF9oZC5qcGc?x-oss-process=image/format,png

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