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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于词缀感知的社交媒体命名实体识别方法，包括步骤：采集已标注出命名实体的社交媒体数据集；捕捉词的嵌入表示、字符级别表示和词缀特征表示，并将词嵌入表示、字符级别表示和词缀特征表示进行融合，作为词的最终表示；将得到的词的最终表示输入到双向卷积神经网络以及条件随机场中，预测标签序列并计算损失值；根据得到的损失值，采用随机梯度下降算法对模型进行训练；将文本输入训练好的模型中，识别出文本中的命名实体。本发明丰富了词的语义表示、缓解了社交媒体数据中未登录词的问题，提高了命名实体识别的效果。
主权项：1.一种基于词缀感知的社交媒体命名实体识别方法，其特征在于，包括步骤：采集已标注出命名实体的社交媒体数据集，每条数据均包含有原始的文本并已标注命名实体；对数据集中的文本进行预处理，构建文本在词级别的索引向量表示和文本在字符级别的索引向量表示；采用循环神经网络以及词嵌入技术捕捉词的嵌入表示、字符级别表示和词缀特征表示，并将词嵌入表示、字符级别表示和词缀特征表示进行融合，作为词的最终表示；将得到的词的最终表示输入到双向卷积神经网络以及条件随机场中，预测标签序列并计算损失值；根据得到的损失值，采用随机梯度下降算法对模型进行训练；将文本输入训练好的模型中，识别出文本中的命名实体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 一种基于词缀感知的社交媒体命名实体识别方法
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