基于关联记忆网络的中文细粒度命名实体识别
作者:
作者单位:

作者简介:

琚生根(1970-),男,博士,教授,CCF专业会员,主要研究领域为数据挖掘,自然语言处理,知识图谱.
孙界平(1962-),男,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为智能信息处理,智慧教育.
李天宁(1996-),男,硕士,主要研究领域为数据挖掘,自然语言处理,知识图谱.

通讯作者:

孙界平,E-mail:sunjieping@scu.edu.cn

中图分类号:

TP18

基金项目:

国家自然科学基金(61972270);四川省新一代人工智能重大专项(2018GZDZX0039);四川省重点研发项目(2019YFG0521)


Chinese Fine-grained Name Entity Recognition Based on Associated Memory Networks
Author:
Affiliation:

Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61972270); New Generation of Artificial Intelligence Major Project of Sichuan Province (2018GZDZX0039); Major Science and Technology Research and Development Plan of Sichuan Province (2019YFG0521)

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    细粒度命名实体识别是对文本中的实体进行定位,并将其分类至预定义的细粒度类别中.目前,中文细粒度命名实体识别仅使用预训练语言模型对句子中的字符进行上下文编码,并没有考虑到类别的标签信息具有区分实体类别的能力.由于预测句子不带有实体标签,使用关联记忆网络来捕获训练集句子的实体标签信息,并将标签信息融入预测句子的字符表示中.该方法将训练集中带实体标签的句子作为记忆单元,利用预训练语言模型获取原句子和记忆单元句子的上下文表示,再通过注意力机制将记忆单元句子的标签信息与原句子的表示结合,从而提升识别效果.在CLUENER 2020中文细粒度命名实体识别任务上,该方法对比基线方法获得了提升.

    Abstract:

    Fine-grained named entity recognition is to locate entities in text and classify them into predefined fine-grained categories. At present, Chinese fine-grained named entity recognition only uses pre-trained language models to encode characters in sentences and does not take into account that the category label information can distinguish entity categories. Since the predicted sentence does not have the entity label, the associated memory network is used to capture the entity label information of the sentences in the training set and to incorporate label information into the representation of predicted sentences in this paper. In this method, sentences with entity labels in the training set are used as memory units, the pre-trained language model is used to obtain the contextual representations of the original sentence and the sentence in the memory unit. Then, the label information of the sentences in the memory unit is combined with the representation of the original sentence by the attention mechanism to improve the recognition effect. On the CLUENER 2020 Chinese fine-grained named entity recognition task, this method improves performance over the baseline methods.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

琚生根,李天宁,孙界平.基于关联记忆网络的中文细粒度命名实体识别.软件学报,2021,32(8):2545-2556

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2020-04-13
  • 最后修改日期:2020-06-20
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2021-04-21
  • 出版日期: 2021-08-06
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号