【摘 要】
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命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等,是自然语言处理中的一项基础性关键任务,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。为了提高金融领域下命名实体的识别准确率,设计并实现了基于双向LSTM神经网络和CRF的命名实体识别算法。算法主要完成了以下工作。首先,对金融领域的信息背景和该领域下的常用实体和特有实体信息做深入了解,掌握专有命名实体和通用命名
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命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等,是自然语言处理中的一项基础性关键任务,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。为了提高金融领域下命名实体的识别准确率,设计并实现了基于双向LSTM神经网络和CRF的命名实体识别算法。算法主要完成了以下工作。首先,对金融领域的信息背景和该领域下的常用实体和特有实体信息做深入了解,掌握专有命名实体和通用命名实体之间的差异及各自特点,确定算法主要流程和网络结构。其次,收集词向量训练语料和处理训练语料训练词向量模型,调整训练参数迭代得到效果最佳的词向量模型。然后,收集爬取网络训练、测试数据集,训练双向LSTM网络和CRF状态转移矩阵,并增量式对模型进行迭代更新。最后,测试命名实体识别算法流程中各个功能模块准确性,并对模块进行优化。课题设计与实现的基于双向LSTM和CRF的命名实体识别算法在BosonNLP公开命名实体识别数据集包括2000条测试句子和8000个命名实体,相较于基于LSTM的命名实体识别算法,精确率提升了2个百分点,召回率提升了4个百分点,F1值提升了3.03个百分点。
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