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針對傳統實體名識別方法無法兼顧文本序列提取特征的有效性和神經網絡模型訓練速度的問題，提岀種基于迭代膨脹卷積神經網絡 IDCNN）與注意力機制（ATT）的實體名識別方法。 IDCNN可利用GPU并行計算的優化能力，保留長短期記憶神經網絡的特性，即用簡單的結構記錄盡可能多的輸亼信息，并在準確提取文本序列特征的同時加快神經網絡模型的訓練速度。通過引入ATT運用文本語法信息和單詞詞性信息，從眾多文本特征中選擇對實體名識別更關鍵的特征，從而提高文本特征提取的準確性。在新聞數據集和微博數據集上的實驗結果表明，神經網絡模型的訓練速度比傳統的雙向長短期記憶神經網絡有顯著提升，基于注意力的實體名識別方法的評價指標比傳統的無注意力機制方法提高2%左右。
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