深度学习中文命名实体识别研究进展OACSCD
Research Progress on Named Entity Recognition in Chinese Deep Learning
中文命名实体识别(CNER)指识别中文文本中具有特定意义的实体,是自然语言处理诸多下游任务的重要基石.近年来,深度学习技术依托其端到端的方法,自动学习到更深层次和更抽象的数据特征,摆脱了人工标注的依赖,解决了高维特征空间的数据稀疏问题,从而逐渐成为中文命名实体识别方法的主流.回顾了命名实体识别的发展进程和CNER的特殊性和难点;围绕着中文命名实体识别的不同处理特点,将基于深度学习的中文命名实体识别的方法分类为扁平实体边界问题、中文嵌套命名实体识别…查看全部>>
Chinese named entity recognition(CNER)is the process of identifying and categorizing entities with specific meanings in Chinese text.It is a crucial component in many downstream tasks within natural language processing.In the past few years,deep learning technology has increasingly relied on end-to-end methods to automatically learn more com-plex and abstract data features,thereby reducing the need for manual annotation and addressing the issue of data spars…查看全部>>
李莉;奚雪峰;盛胜利;崔志明;徐家保
苏州科技大学 电子与信息工程学院,江苏 苏州 215000||苏州市虚拟现实智能交互应用技术重点实验室,江苏 苏州 215000苏州科技大学 电子与信息工程学院,江苏 苏州 215000||苏州市虚拟现实智能交互应用技术重点实验室,江苏 苏州 215000||苏州科技大学 智慧城市研究院,江苏 苏州 215000德州理工大学,美国德克萨斯州 拉伯克市 79401苏州科技大学 电子与信息工程学院,江苏 苏州 215000||苏州市虚拟现实智能交互应用技术重点实验室,江苏 苏州 215000||苏州科技大学 智慧城市研究院,江苏 苏州 215000苏州科技大学 电子与信息工程学院,江苏 苏州 215000||苏州市虚拟现实智能交互应用技术重点实验室,江苏 苏州 215000
计算机与自动化
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《计算机工程与应用》 2023 (24)
基于终身强化学习的蛋白质活性靶点预测方法研究
46-69,24
国家自然科学基金(61876217,62176175)江苏省"六大人才高峰"高层次人才项目(XYDXX-086)苏州市科技计划项目(SGC2021078).
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