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融合偏旁特征的化学命名实体识别研究

尹止戈 陆建峰

计算机与数字工程2023,Vol.51Issue(4):809-813,892,6.
计算机与数字工程2023,Vol.51Issue(4):809-813,892,6.DOI:10.3969/j.issn.1672-9722.2023.04.010

融合偏旁特征的化学命名实体识别研究

Research on Chemical Named Entity Recognition Combining Radical Features

尹止戈 1陆建峰1

作者信息

  • 1. 南京理工大学 南京 210094
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/命名实体识别/偏旁特征/非结构化文本

Key words

deep learning/NER/radical embedding/unstructured text

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

尹止戈,陆建峰..融合偏旁特征的化学命名实体识别研究[J].计算机与数字工程,2023,51(4):809-813,892,6.

基金项目

国家重点研发计划(编号:2018YFB1004904)资助. (编号:2018YFB1004904)

计算机与数字工程

OACSTPCD

1672-9722

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