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摘要：本发明公开了一种基于条件随机场和深度学习的命名实体识别方法。该方法针对医疗领域的命名实体识别任务，提出了一种基于条件随机场和深度学习的命名实体识别方法，本发明首先将词类特征、实体边界特征和字典特征融合到原来的词向量表示中，使原来的词向量表示更加丰富；然后结合BiLSTM与CRF模型，实现标签之间的依赖性的研究；同时加入自建医疗领域实体词典校正模型，采用标注加词典校正的方法，提高实体识别精准度。本方法在信息检索、商业智能、舆情监测等领域有非常广阔的应用前景。
主权项：1.一种基于条件随机场和深度学习的命名实体识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：首先对输入的文本进行预处理，把输入的语句拆分成单个字符，接着对其进行向量化处理，然后添加词类特征、实体边界特征和词典特征，最终的向量表示由这些特征与词向量进行拼接得到；步骤二：采用双向长短期记忆网络对步骤一得到的最终向量表示进行学习，自动提取每一字符序列对应的特征值，计算分类标签的得分并输出，再送入条件随机场层，得到最终的最佳预测序列；步骤三：根据自建的领域实体词典，通过校正步骤二中已全部标注好的文本，进一步将被模型遗漏的部分实体识别出来。
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百度查询： 四川大学 成都西图科技有限公司 一种基于条件随机场和深度学习的命名实体识别方法
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