基于深度神经网络的中文命名实体识别方法及系统

摘要

本发明提出了基于深度神经网络的中文命名实体识别方法及系统，通过双向长短词记忆模型BiLSTM网络获取上下文特征，并将上下文特征输入到空洞卷积网络ID‑CNN进一步学习语义信息，将上下文特征与语义信息融合后，基于自注意力机制对其进行依赖关系的计算，得到基于依赖关系的特征向量，并通过条件随机场进行标签预测，有效地提高中文命名实体识别的准确度。