融合词位字向量的军事领域命名实体识别

作者：车金立; 唐力伟; 邓士杰; 苏续军

来源：火炮发射与控制学报, 2019, 40(03): 50-65.

DOI：10.19323/j.issn.1673-6524.2019.03.011

• 军事
• 命名实体识别
• 词位字向量
• BI-GRU-CRF
• 深度神经网络
• 序列标注

针对军事领域的命名实体识别问题,提出了一种融合词位字向量的命名实体识别方法。该方法将由大规模语料无监督训练得到的字向量与蕴含字在军事词语中词位信息的词位向量进行拼接,使用拼接后的词位字向量用于提出的BI-GRU-CRF命名实体识别模型的训练。在爬取的网络军事语料上对人名、军用地名、军事机构名、军职军衔、军事装备名、军用物资名、军事设施名7类实体进行识别,结果表明,该方法可有效提高军事领域命名实体识别的准确率。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学