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針對傳統(tǒng)實體名識別方法無法兼顧文本序列提取特征的有效性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練速度的問題，提岀種基于迭代膨脹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) IDCNN）與注意力機(jī)制（ATT）的實體名識別方法。 IDCNN可利用GPU并行計算的優(yōu)化能力，保留長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性，即用簡單的結(jié)構(gòu)記錄盡可能多的輸亼信息，并在準(zhǔn)確提取文本序列特征的同時加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練速度。通過引入ATT運用文本語法信息和單詞詞性信息，從眾多文本特征中選擇對實體名識別更關(guān)鍵的特征，從而提高文本特征提取的準(zhǔn)確性。在新聞數(shù)據(jù)集和微博數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練速度比傳統(tǒng)的雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有顯著提升，基于注意力的實體名識別方法的評價指標(biāo)比傳統(tǒng)的無注意力機(jī)制方法提高2%左右。
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