【摘 要】
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命名实体识别,指的是识别出待处理文本中指定类型的实体,这类命名实体具有特定的意义。在一般情况下,命名实体识别需要识别出的实体类型分为实体类、数字类和时间类这三大类,或进一步细分为人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比这七小类。而在特定的领域中,会相应地定义领域内的各种实体类型。命名实体识别是自然语言处理中的一个基础性关键任务,为关系抽取、事件抽取、知识图谱、机器翻译、问答系统等诸多自然语言处
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命名实体识别,指的是识别出待处理文本中指定类型的实体,这类命名实体具有特定的意义。在一般情况下,命名实体识别需要识别出的实体类型分为实体类、数字类和时间类这三大类,或进一步细分为人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比这七小类。而在特定的领域中,会相应地定义领域内的各种实体类型。命名实体识别是自然语言处理中的一个基础性关键任务,为关系抽取、事件抽取、知识图谱、机器翻译、问答系统等诸多自然语言处理任务做铺垫,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。字符级中文命名实体识别应用长短期记忆（LSTM）来合并词典,已经取得了巨大的成功。然而,就计算效率而言,循环神经网络（RNN）以顺序方式处理句子,无法充分利用GPU并行性。相比之下,卷积神经网络（CNN）由于其具有前馈架构而能够充分利用GPU并行性。论文提出了一种中文命名实体识别方法Hownet+Simplified the Usage of Lexicon+Rethinking CNN（HSLR-CNN）:一种基于CNN的方法,该方法通过将词典信息合并到字符的向量表示中来保存所有可能的词组以减少分词错误,通过重新思考机制解决潜在单词冲突,通过添加外部语言知识How Net减轻中文多义性歧义的问题,并利用GPU并行性和采取链式输入来提高计算效率。在Resume数据集和Weibo数据集上的实验结果表明,与基线方法相比,该方法不仅可以实现更好的性能,而且大大节省了训练和测试的时间成本。
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