计算机工程

作者：仇瑜, 程力

单位：1. 中国科学院新疆理化技术研究所, 乌鲁木齐 830011;2. 中国科学院大学, 北京 100049;3. 新疆民族语音语言信息处理实验室, 乌鲁木齐 830011

关键词：知识库扩充,实体识别,实体标注,深度学习,集成学习

基金：国家"千人计划"项目（Y32H251201）；中国科学院"西部之光"基金（2017-XBZG-BR-001）。

特定领域中的实体结构和类别相比通用领域更加复杂多样，传统的命名实体识别方法难以取得理想效果。针对该问题，以财税领域为例，研究领域实体识别与标注问题，实现知识库的动态扩充。根据领域特征定义一组层次实体类别集，使用远程监督的方法获取训练语料。采用基于字、词特征结合的深度神经网络模型识别实体边界，将实体类别标注视为多标签多类别分类任务，并提出一种基于集成学习的方法以进行实体类别标注。在真实数据集上的实验结果表明，相比逻辑回归、支持向量机等方法，该方法的准确率、召回率及F值更高。

来源：2020年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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