基于Bi-LSTM和CRF的中文命名实体识别方法实现

分类： 计算机科学 >> 自然语言理解与机器翻译 提交时间： 2024-01-03

焦新宇

摘要： 中文命名实体识别（NER）在自然语言处理领域扮演着关键角色，对于提高信息提取和文本理解的效果至关重要。本文实现了一种基于双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）和条件随机场（CRF）的中文命名实体识别方法。首先，我们通过Bi-LSTM网络对输入的中文文本进行特征抽取，利用双向序列学习的优势捕捉上下文信息，从而更好地理解语境。该网络能够有效处理长距离依赖关系，提高了对文本中复杂结构和嵌套实体的识别能力。其次，引入CRF作为序列标注任务的解码层，对Bi-LSTM的输出进行全局优化，以考虑实体标签之间的关系。CRF模型通过捕捉标签序列的全局依赖性，有助于纠正局部错误，提高了NER系统的整体性能。实验结果表明，Bi-LSTM-CRF模型在中文NER任务中表现出色，在各项指标中取得了较好的性能。

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