基于Lattice LSTM的古汉语命名实体识别

作者：崔丹丹; 刘秀磊; 陈若愚^*; 刘旭红; 李臻; 齐林

来源：计算机科学, 2020, S2: 18-22.

• 古汉语
• 命名实体识别
• BiLSTM-CRF
• Lattice LSTM
• 深度学习

基于《四库全书》数据集,研究古汉语的命名实体识别技术。提出了基于Lattice LSTM模型的古汉语命名实体识别算法,该方法将字符序列信息和词序列信息共同作为模型的输入。采用甲言(jiayan)分词工具,利用word2vec训练古文字、词向量并作为Lattice LSTM模型的输入,提升了古汉语命名实体识别的效果。基于Lattice LSTM模型和预训练的古文字、词向量,提高了古汉语的实体识别效果,相比传统的BiLSTM-CRF模型,其F1分数提升3.95%左右。

• 单位
  北京信息科技大学