【CN109933801A】基于预测位置注意力的双向LSTM命名实体识别方法【专利】
《基于注意力机制的命名实体识别研究》
《基于注意力机制的命名实体识别研究》一、引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（NLP）领域中的一项重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的命名实体识别方法得到了广泛的应用。
其中，基于注意力机制的方法在处理序列数据时表现出了优秀的性能。
本文旨在研究基于注意力机制的命名实体识别方法，提高NER的准确性和效率。
二、相关工作2.1 传统命名实体识别方法传统命名实体识别方法主要基于规则和词典，通过匹配文本中的词汇和模式来识别命名实体。
然而，这种方法对于未知的、复杂的命名实体识别效果不佳。
2.2 基于神经网络的命名实体识别方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的命名实体识别方法逐渐成为研究热点。
其中，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等方法在NER任务中取得了较好的效果。
然而，这些方法在处理长距离依赖关系和并行计算时存在局限性。
2.3 基于注意力机制的命名实体识别方法注意力机制可以有效地解决长距离依赖和并行计算问题。
近年来，基于注意力机制的命名实体识别方法得到了广泛的应用。
这些方法通过计算输入序列中每个元素与输出目标的相关性，提高了模型的关注力和解释性。
三、基于注意力机制的命名实体识别模型3.1 模型架构本文提出了一种基于注意力机制的命名实体识别模型，该模型采用编码器-解码器架构。
编码器部分采用双向LSTM网络，用于捕获文本的上下文信息；解码器部分采用注意力机制，用于计算输入序列中每个元素与输出目标的相关性。
3.2 注意力机制实现本模型采用自注意力（Self-Attention）机制，通过计算输入序列中每个元素与其他元素的关系，得到每个元素的权重。
这些权重反映了该元素在识别命名实体时的重要性。
在解码器部分，通过加权输入序列中的元素，得到最终的输出结果。
四、实验与分析4.1 实验数据集本文采用CoNLL-2003中文语料库进行实验。
自然语言处理中常见的命名实体识别算法
自然语言处理中常见的命名实体识别算法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要研究方向之一，它致力于让计算机能够理解、分析、处理和生成人类语言。
在NLP中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一个重要的任务，它旨在从文本中识别出具有特定意义的命名实体，如人名、地名、组织名、日期、时间等。
在本文中，我将介绍一些常见的命名实体识别算法及其原理。
1. 基于规则的命名实体识别算法基于规则的命名实体识别算法是最早的一种命名实体识别方法，它利用预先定义的规则来识别文本中的命名实体。
这些规则可以基于词性标注、词典匹配、语法结构等进行设计，然后通过模式匹配的方式来识别命名实体。
虽然这种方法在一些特定领域的文本中能够取得较好的效果，但是它需要大量的人工设计和维护规则，且无法很好地处理复杂的语言现象。
2. 基于统计学习的命名实体识别算法基于统计学习的命名实体识别算法是目前应用最广泛的一种方法。
它通过使用大量带有标注的语料库来学习命名实体的特征和规律，然后构建相应的模型进行识别。
常见的统计学习算法包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、条件随机场（Conditional Random Field, CRF）和最大熵模型（Maximum Entropy Model, MEM）。
这些模型能够充分利用语料库中的统计信息，具有较好的泛化能力和适应性，因此在实际应用中取得了较好的效果。
3. 基于深度学习的命名实体识别算法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的命名实体识别算法也逐渐受到关注。
深度学习算法通过构建多层神经网络来学习文本中的特征表示，然后利用这些表示进行命名实体识别。
常见的深度学习算法包括循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）。
自然语言处理中的命名实体识别技术综述
自然语言处理中的命名实体识别技术综述一、前言自然语言处理(NLP)是计算机领域开展研究的热点之一，它构建了自然语言和计算机之间的桥梁，使得计算机能够读懂人类语言、理解人类的意图和交流。
命名实体识别(NER)作为 NLP 的核心任务之一，目的是从文本中识别实体名称，如人名、组织机构名、地名、时间等，从而有效提取出相应的信息, 并对文本进行语义上的分析。
随着近年来各种智能应用的快速崛起， NER 技术也逐渐得到快速的发展和提升。
本文将深入探讨自然语言处理中的命名实体识别技术，包括定义、研究现状、主要应用领域和未来展望等。
二、基本概念定义命名实体识别(Named Entity Recognition, NER) 是指在文本中引入机器学习与自然语言处理技术, 自动识别出文本中所涉及到的名词实体，如人名、地名、组织名、时间、日期等信息。
和其它 NLP 任务一样, 命名实体识别的工作方式通常被描述为自动标注。
具体地说, 在 NER 任务中, 计算机会根据文本上下文中的命名实体信息进行学习，并在给定测试集中标注这些信息。
这些标注通常是词性标注或 IOB 标注等。
以英文为例，在命名实体识别任务中，一般将字符串分为两个部分：词本身和实体类别。
其中，词本身表示文本中出现的单词或数字等，而实体类别则表示这个单词所代表的实体类型，如人名、地名、组织名等。
三、研究现状命名实体识别技术已经得到了广泛的研究和应用，也涌现出了许多重要的研究成果。
国外主要的研究机构和公司包括斯坦福大学、麻省理工学院、谷歌、IBM等，国内也有香港中文大学、南京大学、复旦大学等高校、以及百度、阿里巴巴等公司。
目前，命名实体识别的主要研究方向和思路有以下几个：1. 基于统计学习的命名实体识别方法基于统计学习的命名实体识别方法是目前的主流方法。
这种方法的核心思想是将命名实体识别视为分类任务，使用已标注的训练数据进行学习，通过构建分类器来实现自动识别。
常用的算法有最大熵模型、条件随机场、SVM 等。
自然语言处理中的命名实体识别技巧探索
自然语言处理中的命名实体识别技巧探索在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是一项重要的技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的词汇，如人名、地名、组织机构、日期等。
命名实体识别技术能够帮助计算机理解文本中的关键信息，为信息提取、问答系统、情感分析等任务提供有力支持。
本文将探索几种常用的命名实体识别技巧，并介绍它们在自然语言处理中的应用。
1. 基于规则的命名实体识别技巧基于规则的命名实体识别是一种传统的方法，它依赖于预定义的规则和模式来识别命名实体。
例如，通过人名通常具有大写字母开头和姓氏在名字之前的特点，可以使用正则表达式匹配这种规则来识别人名实体。
类似地，地名实体通常由特定的地理名称词汇组成，可以使用词典或词库来辅助识别。
2. 基于机器学习的命名实体识别技巧相比于基于规则的方法，基于机器学习的命名实体识别技巧更加灵活和准确。
机器学习的核心思想是从大量的训练数据中学习规律，并将其应用于新的数据。
在命名实体识别中，常用的机器学习算法包括条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）、支持向量机（Support Vector Machines，SVM）和深度学习模型等。
3. 基于深度学习的命名实体识别技巧近年来，深度学习在命名实体识别领域取得了显著的进展。
深度学习模型具有多层结构，可以通过大规模的数据集来自动学习特征表示，从而提高命名实体识别的准确性。
例如，循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是常用于序列标注任务的深度学习模型，它们可以在输入文本的上下文中捕捉关键信息，实现命名实体的准确识别。
4. 基于注意力机制的命名实体识别技巧注意力机制是深度学习中一种重要的技术，能够动态地对输入序列中的关键部分进行加权，从而提高模型对重要信息的关注度。
【CN109933804A】融合主题信息与双向LSTM的关键词抽取方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910236194.8(22)申请日 2019.03.27(71)申请人 北京信息科技大学地址 100192 北京市海淀区清河小营东路12号(72)发明人 吕学强 董志安 游新冬 (51)Int.Cl.G06F 17/27(2006.01)G06F 16/35(2019.01)(54)发明名称融合主题信息与双向LSTM的关键词抽取方法(57)摘要本发明涉及一种融合主题信息与双向LSTM的关键词抽取方法，首先结合LDA与Skip -gram模型学习到词语的主题词向量表示，然后将词语的主题词向量作为双向LSTM模型的输入，充分利用双向LSTM模型的时间记忆特性同时对词语上文与下文主题语义信息建模，最终由softmax函数输出词语的标签预测概率，该方法能够充分利用不同距离的上下文语义信息对关键词进行预测，得到的正确率、召回率与F值均较好，取得了明显超越现有技术的关键词识别效果，可以很好地满足实际应用的需要。
权利要求书2页 说明书12页 附图3页CN 109933804 A 2019.06.25C N 109933804A1.一种融合主题信息与双向LSTM的关键词抽取方法，其特征在于，包括：将词语的主题词向量作为双向LSTM模型的输入，对词语上文与下文主题语义信息建模，输出词语的标签预测概率。
2.根据权利要求1所述的融合主题与双向LSTM的关键词抽取方法，其特征在于，在所述方法中，根据LDA模型得到主题-词项分布后，依次计算出同一隐含主题k下任意单词出现的概率大小，归一化后满足p(w i |z＝t k )为语料库词汇中第i个词项w i 属于主题k的概率值。
3.根据权利要求2所述的融合主题与双向LSTM的关键词抽取方法，其特征在于，计算出词项-主题概率分布，得到词项w i 依次在K个隐含主题维度上的特征映射，即w i 分别属于隐含主题集T＝{t 1，t 2...t k ...t K }中每一个隐含主题的概率p(z＝t k |w i )，由贝叶斯定律得到以下公式：其中，分子左边p (z ＝t k )为主题t k 出现在语料库D 的概率，计算公式为p(d m )为语料库D中第m篇文档d m 出现的概率，p(t k |d m )为文档d m 属于隐含主题t k 的概率，p(w i |z＝t k )为词项w i 属于隐含主题t k 的概率，分母p(w i )为词项w i 在语料库D中出现的概率。
探索自然语言处理技术中的命名实体识别方法与应用
探索自然语言处理技术中的命名实体识别方法与应用命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，其目的是从文本中识别和提取出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
在本文中，我们将探索自然语言处理技术中的命名实体识别方法与应用。
一、命名实体识别方法1. 传统方法传统的命名实体识别方法主要基于规则和特征工程，通过手动构建规则和设计特征来识别实体。
例如，通过正则表达式匹配人名的常见特征，或者通过词性标注结构判断是否为地名等。
这些方法需要领域专家的经验和专业知识，并且难以适应不同语料和领域的变化。
2. 机器学习方法随着机器学习方法的发展，命名实体识别在NLP领域中得到了更广泛的应用。
常见的机器学习方法包括：支持向量机（SVM）、条件随机场（CRF）和深度学习等。
这些方法通过训练模型来学习文本中实体的特征表示和分类信息，从而实现自动化的命名实体识别。
3. 深度学习方法深度学习在命名实体识别中取得了显著的突破。
基于神经网络的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制等，在命名实体识别中取得了较高的准确率。
这些方法通过多层次的抽象和表示学习，能够更好地捕捉文本中实体之间的语义关系和上下文信息。
二、命名实体识别应用1. 信息抽取命名实体识别可用于信息抽取任务中，帮助自动提取结构化的数据。
例如，从新闻文章中识别和提取出人物姓名、公司机构等关键信息，以构建知识图谱或数据库。
这种应用广泛应用在舆情监控、金融市场分析等领域。
2. 问答系统命名实体识别可用于问答系统中，帮助系统理解用户提问的语义和意图。
通过识别问题中的实体，系统可以更准确地搜索和提供相关的答案。
例如，当用户提问“世界杯的历史？”时，命名实体识别可以帮助系统识别出问题中的“世界杯”，从而提供与世界杯相关的历史信息。
3. 智能推荐命名实体识别可用于智能推荐系统中，帮助系统理解用户的兴趣和需求。
通过识别用户历史行为中的实体，系统可以更准确地推荐相关的商品、新闻或服务。
《基于注意力机制的命名实体识别研究》范文
《基于注意力机制的命名实体识别研究》篇一一、引言随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）已成为自然语言处理领域的重要任务之一。
命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。
近年来，基于深度学习的命名实体识别方法取得了显著的成果，其中，注意力机制在命名实体识别任务中发挥着重要作用。
本文将重点研究基于注意力机制的命名实体识别方法，探讨其优势和挑战。
二、相关工作在过去的几十年里，命名实体识别一直是自然语言处理领域的热点问题。
传统的命名实体识别方法主要基于规则和词典，然而这些方法往往难以处理复杂的语言现象和未知的命名实体。
随着深度学习的发展，基于神经网络的命名实体识别方法逐渐成为主流。
其中，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等在命名实体识别任务中取得了较好的效果。
然而，这些方法在处理长距离依赖和上下文信息时仍存在局限性。
近年来，注意力机制被广泛应用于自然语言处理领域，包括命名实体识别任务。
注意力机制可以通过关注输入序列中的关键信息，提高模型的表达能力和泛化能力。
三、基于注意力机制的命名实体识别方法本文提出一种基于注意力机制的命名实体识别方法。
该方法主要包括以下几个步骤：1. 输入层：将文本数据输入到模型中，并进行预处理操作，如分词、去除停用词等。
2. 嵌入层：将预处理后的文本数据转换为向量表示，以便于模型进行学习和计算。
3. 编码层：采用双向长短期记忆网络（BiLSTM）对输入序列进行编码，捕捉上下文信息。
4. 注意力层：在编码层的基础上，引入注意力机制，对输入序列中的关键信息进行加权，以便模型更好地关注重要的信息。
5. 输出层：根据加权后的信息，通过全连接层进行分类和预测，得到命名实体的类别和位置信息。
四、实验与分析为了验证基于注意力机制的命名实体识别方法的有效性，我们在公开数据集上进行实验。
命名实体识别的方法
命名实体识别的方法
命名实体识别是一种自然语言处理中的重要技术。
在文本中识别出人名、地名、组织机构名等实体，有助于信息提取、情感分析等任务的完成。
目前常用的命名实体识别方法包括基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。
基于规则的方法利用人工制定的规则来识别实体，这种方法准确性较高，但需要大量人力和时间，且难以适应新出现的实体类型。
统计方法通过对大量文本数据的学习，提取出实体的统计特征来识别实体，其中最常见的方法是条件随机场和最大熵模型。
深度学习方法利用深度神经网络对文本信息进行学习和表示，可以自动提取语义特征来识别实体，目前表现最好的深度学习模型是BERT和ALBERT。
除了以上方法外，还有一些将多种方法结合起来的综合方法，如基于机器学习和规则相结合的方法和基于同义词词典的方法等。
这些方法在实际应用中根据具体任务和数据情况选择使用，可以提高命名实体识别的准确性和效率。
使用预训练模型进行命名实体识别的方法和步骤(九)
预训练模型是近年来在自然语言处理领域取得了巨大成功的一种技术。
预训练模型通过在大规模文本数据上进行学习，可以捕捉到丰富的语义信息，从而在后续的任务中取得更好的效果。
命名实体识别是自然语言处理中的一个重要任务，它的目标是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
本文将介绍使用预训练模型进行命名实体识别的方法和步骤。
第一步：选择合适的预训练模型在进行命名实体识别任务时，首先需要选择合适的预训练模型作为基础模型。
当前比较流行的预训练模型包括BERT、RoBERTa、XLNet等。
这些模型在大规模文本数据上进行了预训练，可以捕捉到丰富的语义信息，并在多个自然语言处理任务上取得了良好的效果。
在选择预训练模型时，需要考虑模型的性能、计算资源要求等因素。
第二步：微调预训练模型选择好预训练模型之后，接下来需要在命名实体识别的数据集上对模型进行微调。
微调是指在预训练模型的基础上，通过在特定任务的数据集上进行进一步的训练，从而使模型适应该任务的特定要求。
在微调过程中，需要选择合适的损失函数、优化器等超参数，并根据实际情况进行调整。
第三步：数据预处理在微调之前，需要对命名实体识别的数据集进行预处理。
这包括对文本进行分词、标注实体等操作。
在分词过程中，可以选择合适的工具或库，如jieba、spaCy等。
对于实体标注，需要将文本中的实体按照特定的标记方式标注出来，如BIO标注法等。
预处理过程对于命名实体识别的效果有着重要的影响，需要认真对待。
第四步：模型训练与评估在微调和数据预处理之后，可以开始对模型进行训练，并在验证集上进行评估。
训练过程中需要注意监控模型在训练集和验证集上的性能指标，如准确率、召回率、F1值等。
在评估过程中，可以根据模型的表现对超参数进行调整，以获取更好的效果。
第五步：模型应用经过训练与评估之后，模型已经可以用于命名实体识别的任务。
可以将模型应用于新的文本数据中，并获取其中的命名实体信息。
使用预训练模型进行命名实体识别的方法和步骤(Ⅰ)
在自然语言处理领域，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一个重要的任务，它旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
随着预训练模型在自然语言处理领域的广泛应用，使用预训练模型进行命名实体识别已成为一种流行的方法。
本文将介绍使用预训练模型进行命名实体识别的方法和步骤。
首先，我们需要选择一个适用的预训练模型。
目前，BERT、RoBERTa、GPT-3等预训练模型在自然语言处理领域取得了显著的成就，它们可以有效地学习文本的语义和语法信息，对命名实体识别任务有着良好的表现。
在选择预训练模型时，需要考虑模型的性能、计算资源消耗、以及是否适用于特定类型的文本数据。
接下来，我们需要对选定的预训练模型进行微调。
微调是指在特定的任务上对预训练模型进行进一步训练，使其适应该任务的特定要求。
在进行微调时，需要准备标注好的命名实体数据集，并根据该数据集对预训练模型进行有监督的训练。
微调的过程通常包括调整学习率、批大小、训练轮数等超参数，并在验证集上进行模型性能的评估和调整。
在微调完成后，我们就可以利用微调好的预训练模型进行命名实体识别。
对于每个输入的文本样本，我们可以通过调用预训练模型的命名实体识别接口来获取实体的位置和类别信息。
值得注意的是，为了提高模型的鲁棒性和泛化能力，我们还可以采用集成学习、模型融合等技术来进一步改善模型的性能。
除了使用预训练模型进行命名实体识别之外，我们还可以结合规则匹配、词典匹配等传统方法来提高命名实体识别的准确率。
例如，我们可以利用人名、地名、组织机构名等实体的特定规律和特征来进行匹配和识别，从而弥补预训练模型在某些特定情况下的不足。
综上所述，使用预训练模型进行命名实体识别是一种有效的方法，它可以充分利用大规模文本数据中的语义和语法信息，从而提高命名实体识别的准确率和效率。
通过选择适用的预训练模型、进行微调和优化模型性能，结合传统方法进行改进，我们可以构建出高性能的命名实体识别系统，为各种自然语言处理任务提供强有力的支持。
使用预训练模型进行命名实体识别的方法和步骤(六)
在自然语言处理领域，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一个重要的任务，它的目标是识别文本中具有特定意义的实体，比如人名、地名、组织机构名等。
使用预训练模型进行命名实体识别是目前主流的方法之一，本文将介绍其中的方法和步骤。
1. 预训练模型概述预训练模型是指在大规模文本语料上进行预训练的模型，通常是一种深度神经网络模型。
预训练模型在自然语言处理领域取得了一系列的突破，如BERT、GPT、XLNet等。
这些模型通过大规模的文本语料训练得到了丰富的语言知识，可以很好地捕捉句子中的语义和句法信息。
在命名实体识别任务中，使用预训练模型可以有效提高模型的性能，提高实体识别的准确率和召回率。
2. 使用预训练模型进行命名实体识别的方法首先，我们需要选择一个适合的预训练模型，比如BERT、RoBERTa、ALBERT 等。
在选择模型时，需要考虑模型的性能、速度和模型大小等因素。
一般来说，模型性能越好，模型大小越大，速度越慢。
在实际应用中需要权衡这些因素，选择一个适合的模型。
其次，我们需要对选择的预训练模型进行微调。
微调是指在特定的任务上对预训练模型进行进一步的训练，以适应该任务的特定需求。
在命名实体识别任务中，我们需要将预训练模型与一个实体识别的标注数据集相结合，对模型进行微调。
微调的过程通常包括调整模型的结构、参数和超参数等。
最后，我们可以使用微调后的模型对文本进行命名实体识别。
在识别过程中，我们将文本输入到模型中，模型会输出每个词的实体标签。
通过后处理和规则匹配等方法，我们可以得到最终的实体识别结果。
3. 使用预训练模型进行命名实体识别的步骤步骤一：选择预训练模型。
在这一步中，我们需要对比不同的预训练模型，选择一个适合的模型。
可以参考模型的性能指标、速度和模型大小等因素进行选择。
步骤二：数据准备。
在这一步中，我们需要准备命名实体识别的标注数据集。
标注数据集通常包括句子和对应的实体标签，可以是BIO标注、IOB2标注等格式。
自然语言处理中的命名实体识别技术
自然语言处理中的命名实体识别技术自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类日常使用的自然语言。
在NLP的各个任务中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一项关键技术，它使计算机能够从文本中提取出具有特定意义的实体信息。
一、命名实体识别的定义与应用命名实体，即具有独立意义并能够在文本中进行唯一标识的词语或短语，如人名、地名、机构名、日期、时间等。
命名实体识别旨在从文本中自动识别并提取出这些具有特定意义的实体，并进行分类，以便进一步的语义理解和信息提取。
命名实体识别在许多领域都有重要的应用，如信息抽取、问答系统、机器翻译、文本挖掘等。
二、命名实体识别的方法命名实体识别可以采用多种方法，常见的包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于规则的方法基于规则的方法是将领域专家的知识和规则应用到文本处理中，通过编写一系列的规则来识别命名实体。
这种方法需要手工编写规则，对于规模较小且特定领域的问题有一定的适用性。
然而，由于规则的复杂性和规模的扩展性受限，这种方法在处理大规模数据时效果较差。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法将命名实体识别问题视为一个分类任务，通过训练模型来自动识别命名实体。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和最大熵模型等。
这些算法可以从大规模标注数据中学习，提取特征并进行分类。
机器学习方法可以在一定程度上解决规模扩展性的问题，但对于样本不平衡、特征选取和模型泛化能力等方面仍存在一定挑战。
3. 基于深度学习的方法基于深度学习的方法通过构建深度神经网络模型来进行命名实体识别。
深度学习模型通过多层次的神经网络结构自动学习特征表示，并在训练过程中优化参数以提高模型性能。
深度学习方法在命名实体识别任务中取得了显著的进展，例如长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等。
自然语言处理中的命名实体识别技术
自然语言处理中的命名实体识别技术近年来，随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）作为其中的一个重要分支也越来越受到重视。
其中，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）技术作为NLP领域中的一个重要环节，不仅在实际应用中发挥了重要作用，而且在学术研究中也备受关注。
一、命名实体识别技术概述命名实体指的是语言中具有某种特定含义或指向具体实物、抽象概念和情感等的词汇，例如人名、地名、组织机构名、时间日期、金钱单位等。
命名实体识别是指在自然语言处理中自动识别文本中的命名实体，并将其分类到相应的类别中。
命名实体识别技术是自然语言处理中一个十分重要的环节，它能够帮助计算机理解文本信息，进而对文本进行自动化处理。
命名实体识别技术主要实现在三个方面：实体识别、实体分类和实体关系提取。
其中，实体识别是指在文本中识别出所有的命名实体名称，如人名、地名、机构名等；实体分类是指将实体进行分类，如将人名分类为明星、作家、政治家或者其他；实体关系提取则是指根据文本中的上下文信息，提取出实体之间的关系，比如A是B的老师，C是D的儿子等。
在这三个方面中，实体识别是最为基础的环节。
二、命名实体识别技术的发展历程早期的命名实体识别技术主要基于规则和特征工程，在分词、词性标注、句法分析等传统NLP领域的基础上，结合人工制定的手动规则进行命名实体的识别和分类。
由于规则和特征工程耗时费力，且由于命名实体具有多样性和变化性，传统的命名实体识别技术往往难以达到高精度的效果。
自然语言处理领域的深度学习技术的发展及其在物体识别、语音识别和自然语言处理等领域的成功应用，也为命名实体识别技术的发展奠定了基础。
深度学习技术可以通过大量的训练数据和巨大的计算量，自动地发现特征和规律，从而更好地完成命名实体的识别和分类任务。
三、命名实体识别技术的应用命名实体识别技术在实际应用中发挥广泛作用，例如信息抽取、信息检索、机器翻译、问答系统等多个领域。
《基于注意力机制的命名实体识别研究》
《基于注意力机制的命名实体识别研究》篇一一、引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。
近年来，随着深度学习技术的发展，尤其是注意力机制在NLP领域的广泛应用，基于注意力机制的命名实体识别方法逐渐成为研究热点。
本文旨在探讨基于注意力机制的命名实体识别研究，介绍其原理、方法及实验结果。
二、注意力机制原理注意力机制是一种模拟人类注意力机制的模型，其核心思想是将有限的注意力集中在重要的信息上。
在命名实体识别任务中，注意力机制可以帮助模型更好地关注到与实体相关的上下文信息，从而提高识别的准确率。
具体而言，注意力机制通过计算输入序列中每个位置与当前位置的相关性得分，为每个位置分配不同的注意力权重。
这样，模型在生成输出时，可以根据注意力权重将注意力集中在与当前输出相关的输入位置上，从而提高识别的准确性。
三、基于注意力机制的命名实体识别方法基于注意力机制的命名实体识别方法通常采用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或Transformer等。
这些模型可以捕捉文本的序列信息，并结合注意力机制来提高识别的准确率。
具体而言，这些模型首先将输入文本转换为向量表示，然后通过循环或自注意力机制计算每个位置的注意力权重。
接着，根据注意力权重将输入序列与当前位置的输出进行加权求和，得到最终的输出。
在这个过程中，模型可以通过调整注意力权重来关注到与实体相关的上下文信息，从而提高识别的准确性。
四、实验方法与结果本文采用了一种基于Transformer和注意力机制的命名实体识别方法进行实验。
实验数据集为公开的NER数据集，包括人名、地名、机构名等不同类型的实体。
实验结果表明，基于注意力机制的命名实体识别方法在准确率、召回率和F1值等指标上均取得了较好的性能。
具体而言，我们在不同的数据集上进行了多组实验，比较了基于注意力机制的方法与传统的NER方法。
自然语言处理中常见的命名实体识别算法(十)
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及了计算机对人类语言进行理解和处理的技术。
在NLP中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是一项重要的任务，它涉及到识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。
在本文中，我们将介绍一些常见的命名实体识别算法，以及它们的优缺点和应用场景。
一、基于规则的命名实体识别算法基于规则的命名实体识别算法是一种最早的NLP技术，它通过事先定义的规则和模式来识别文本中的命名实体。
这种算法的优点是易于理解和实现，而且对于特定领域的文本有较高的准确率。
然而，基于规则的算法也存在一些局限性，例如对于复杂的文本结构和多样化的命名实体识别能力有限。
因此，在实际应用中，基于规则的算法通常需要与其他技术相结合，以提高准确率和覆盖范围。
二、基于统计模型的命名实体识别算法基于统计模型的命名实体识别算法是近年来发展比较快的一种技术。
它利用大规模语料库和统计学方法来识别文本中的命名实体，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）、条件随机场（Conditional Random Field, CRF）等。
这种算法的优点是能够处理复杂的文本结构和多样化的命名实体，而且在大规模语料库上表现出较高的准确率。
然而，基于统计模型的算法也存在一些问题，如需要大量标注数据、对特定领域的适应性较差等。
三、基于深度学习的命名实体识别算法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的命名实体识别算法逐渐成为NLP领域的热门技术。
它利用神经网络模型来学习文本中的命名实体，如循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）、长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等。
这种算法的优点是能够自动学习文本特征和模式，而且在大规模语料库上表现出较高的准确率。
自然语言处理中的命名实体识别算法详解
自然语言处理中的命名实体识别算法详解自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和处理人类语言。
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中的一个重要任务，它旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名等。
本文将详细介绍命名实体识别算法的原理和实现。
一、命名实体识别算法的原理命名实体识别算法的核心思想是通过分析文本中的词语和上下文信息来识别出命名实体。
常见的命名实体识别算法可以分为两大类：基于规则的方法和基于统计的方法。
1. 基于规则的方法基于规则的方法是通过人工定义一系列规则来识别命名实体。
这些规则可以基于词性、词典、语法等多种特征。
例如，可以通过词性标注来判断一个词语是否为人名，通过词典匹配来判断一个词语是否为地名等。
这种方法的优点是规则可控，但缺点是需要大量的人工工作和专业知识，并且难以应对复杂的语言现象。
2. 基于统计的方法基于统计的方法是通过机器学习算法来自动学习命名实体的特征和规律。
常用的机器学习算法包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
这些算法通过训练样本来学习命名实体的上下文信息，然后利用学习到的模型来进行实体识别。
相比于基于规则的方法，基于统计的方法能够更好地适应不同语言和语境的变化，但需要大量的标注数据和计算资源。
二、命名实体识别算法的实现命名实体识别算法的实现过程可以分为以下几个步骤：数据预处理、特征提取、模型训练和实体识别。
1. 数据预处理数据预处理是指对原始文本进行清洗和标注，以便后续的特征提取和模型训练。
常见的预处理操作包括去除无关字符、分词、词性标注等。
2. 特征提取特征提取是命名实体识别算法的关键步骤，它决定了算法的性能和效果。
基于注意力和双向LSTM的评价对象类别判定
基于注意力和双向LSTM的评价对象类别判定周陈超;陈群;李战怀;赵波;胥勇军;秦阳【摘要】在线评论在用户的购买决策中起到日益重要的作用,电商网站提供海量的用户评论,但是个体很难充分利用所有信息.因此,对这些评论进行分类、分析和汇总是很迫切的任务.首次提出一个基于注意力机制和双向LSTM(bi-directional long short-term memory,BLSTM)的模型来判定评论对象的类别,用于评论的分类.模型首先使用BLSTM对词向量形式的评论进行训练;然后根据词性为BLSTM的输出向量赋予相应权重,权重作为先验知识能指导注意力机制的学习;最后使用注意力机制捕捉与类别相关的重要信息用于类别判定.在SemEval数据集上进行了实验,结果表明,模型能有效提高评论对象类别判定的效果,优于其他算法.【期刊名称】《西北工业大学学报》【年(卷),期】2019(037)003【总页数】7页(P558-564)【关键词】用户评论;评论对象类别判定;注意力机制;BLSTM【作者】周陈超;陈群;李战怀;赵波;胥勇军;秦阳【作者单位】西北工业大学计算机学院,陕西西安 710072;西北工业大学大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室,陕西西安 710072;西北工业大学计算机学院,陕西西安 710072;西北工业大学大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室,陕西西安 710072;西北工业大学计算机学院,陕西西安 710072;西北工业大学大数据存储与管理工业和信息化部重点实验室,陕西西安 710072;中国人民解放军95806部队,北京 100076;中国人民解放军95806部队,北京 100076;中国人民解放军95806部队,北京 100076【正文语种】中文【中图分类】TP391最近几年，随着移动互联网的日益普及，在线评论在用户的消费决策中起着日益重要的作用[1]。
用户去电影院之前，一般会先查看豆瓣网用户关于当下热门电影的评论和分析,然后选择想看的电影。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910225622.7
(22)申请日 2019.03.25
(71)申请人 北京理工大学
地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5
号
(72)发明人 罗森林 周妍汝 潘丽敏 尹继泽
吴舟婷
(51)Int.Cl.
G06F 17/27(2006.01)
(54)发明名称基于预测位置注意力的双向LSTM命名实体识别方法(57)摘要本发明涉及基于预测位置注意力的双向LSTM命名实体识别方法，属于自然语言处理与机器学习领域。
主要为了解决现有的基于注意力机制的命名实体识别方法输入文本组成要素单一的问题和特征抽取过程中未利用字符序列前后顺序位置信息的问题。
本发明首先利用LSTM学习得到字符、词、句三种不同级别的特征向量表示，组合构成混合特征向量；再使用BLSTM模型对混合特征向量进行编码提取全局文本信息，在解码阶段使用基于预测对齐位置的注意力机制的CNN 模型来提取文本局部信息，得到的特征向量序列用于判别标签值；最后根据标签值输出文本中的命名实体。
在SIGHAN bakeoff -3 MSRA中文命名实体识别语料上实验，结果表明本发明能达到较
好的识别效果。
权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 109933801 A 2019.06.25
C N 109933801
A
1.基于预测位置注意力的双向LSTM命名实体识别方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：
步骤1，使用LSTM学习得到字符、词、句三种不同级别的特征向量表示组合构成混合特征向量；
步骤2，使用BLSTM模型抽取全局文本信息，对混合特征向量进行编码；
步骤3，在解码阶段，使用预测对齐位置的局部注意力模型来提取文本局部特征，解码器是一个前向CNN网络；
步骤4，使用CRF对输出的特征向量序列进行标注，然后根据标签输出命名实体。
2.根据权利要求1所述的基于预测位置注意力的双向LSTM命名实体识别方法，其特征在于：步骤1中通过不同的LSTM模型处理得到字符、词、句三种不同级别的特征向量后，利用字符包含于词，词包含于句的相互对应关系，将不同级别特征向量序列中对应的特征向量组合在一起，构成混合特征向量。
3.根据权利要求1所述的基于预测位置注意力的双向LSTM命名实体识别方法，其特征在于：步骤3中利用基于预测对齐位置的注意力机制的CNN模型提取特征时，
使用：
计算各个特征向量权重，
其中D是CNN网络的窗口大小，
对齐函数计算公式为：
评分函数为：
其中W T 、W (1)、b (1)和b都为模型的参数。
4.根据权利要求1所述的基于预测位置注意力的双向LSTM命名实体识别方法，其特征在于：步骤3中利用基于预测对齐位置的注意力机制的CNN模型提取特征时，需要依据预测函数预测当前解码时要对齐的源语言端的位置p t ，
计算公式为
W p 和v p 是模型的参数，S是source sentence的长
度。
5.根据权利要求1所述的基于预测位置注意力的双向LSTM命名实体识别方法，其特征在于：
步骤3中使用加权公式
对特征向量表示加权，然后得到包含文本全局和局部特征向量表示，其中⊙为Hadamard乘积(Hadamard product)符号。
权 利 要 求 书1/1页2CN 109933801 A。