【摘 要】
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[目的 /意义]命名实体识别作为文本挖掘领域的一个研究重点,是信息检索、问答系统、信息抽取等多个领域的研究基础.目前针对历史文本的研究相对较少,尤其缺乏历史文本中的命
【机 构】
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南京大学信息管理学院,江苏 南京210023;江苏省数据工程与知识服务重点实验室,江苏南京210023;南京工业大学经济管理学院,江苏 南京211816
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[目的 /意义]命名实体识别作为文本挖掘领域的一个研究重点,是信息检索、问答系统、信息抽取等多个领域的研究基础.目前针对历史文本的研究相对较少,尤其缺乏历史文本中的命名实体识别相关研究.[方法/过程]为了较好地识别出历史事件名,笔者尝试建立深度学习模型BiLSTM-CRF进行命名实体识别.此外,基于这种模型识别了时间、地点、人物这三个辅助元素作为事件的补充信息,对不同实体的识别特性进行对比分析.[结果/结论]发现历史事件名实体识别F1值能达到95.02％.对于辅助实体元素,除地点实体F1值低于80％,其他实体元素均表现较好,F1值能达到80％以上,说明该模型具有良好的识别性及可移植性.[局限]数据标注量还不够充分,标注粒度还可以进一步细化.
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