本文選題：中文微博 + 命名實體　； 參考：《蘭州理工大學(xué)學(xué)報》2017年01期

【摘要】：隨著微博等社交平臺的興起,如何針對微博數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品命名實體識別成為了自然語言處理領(lǐng)域研究的熱點之一,也是實現(xiàn)輿情監(jiān)督和商業(yè)智能的基礎(chǔ).傳統(tǒng)的命名實體識別技術(shù)沒有考慮中文微博口語化、不規(guī)范等特點,且忽略了深層語義對命名實體識別的重要作用.因此,考慮中文微博的特殊性,提出一種融合全局上下文信息的詞向量特征選擇方法,分別采用主題模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詞向量聚類兩種方法獲取深層語義信息,并結(jié)合層疊條件隨機(jī)場進(jìn)行中文微博的命名實體識別.實驗結(jié)果表明,基于詞向量聚類的中文微博產(chǎn)品命名實體識別方法取得了較好的效果.
[Abstract]:With the rise of social platforms such as micro-blog, how to identify product named entity recognition against micro-blog data has become one of the hotspots in the field of research in the field of Natural Language Processing. It is also the basis for the realization of public opinion supervision and business intelligence. The traditional named entity recognition technology does not take into account the characteristics of the colloquial and nonstandard Chinese micro-blog, and neglects the deep level. Semantics is important for naming entity recognition. Therefore, considering the particularity of Chinese micro-blog, a word vector feature selection method is proposed, which combines the two methods of topic model and neural network word vector clustering to obtain the deep semantic information, and the name of the Chinese micro-blog is named after the cascading condition. Experimental results show that the Chinese micro-blog product named entity recognition method based on word vector clustering has achieved good results.

【作者單位】： 石家莊職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61100009) 河北省科學(xué)研究計劃項目(Z2014181) 河北省科技支撐計劃(13210345)
【分類號】：TP391.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前8條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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5 張向U，

本文編號：1786325