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發(fā)視頻基于迭代膨脹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與ATT的實(shí)體名識(shí)別方法
2021-03-12 |
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資料介紹
針對(duì)傳統(tǒng)實(shí)體名識(shí)別方法無(wú)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(wèn)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(shí)體名識(shí)別方法。 IDCNN可利用GPU并行計(jì)算的優(yōu)化能力，保留長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性，即用簡(jiǎn)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(shí)加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練速度。通過(guò)引入ATT運(yùn)用文本語(yǔ)法信息和單詞詞性信息，從眾多文本特征中選擇對(duì)實(shí)體名識(shí)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(shí)驗(yàn)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(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有顯著提升，基于注意力的實(shí)體名識(shí)別方法的評(píng)價(jià)指標(biāo)比傳統(tǒng)的無(wú)注意力機(jī)制方法提高2%左右。
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