文献类型：期刊文章

作　　者：单义栋[1] 王衡军[1] 黄河[2] 闫倩[3]

SHAN Yi-dong;WANG Heng-jun;HUANG He;YAN Qian(The Third Institute,PLA Information Engineering University,Zhengzhou 450001,China;61660 Army,Beijing 100000,China;Shandong Military District,Jinan 250000,China)

机构地区：[1]解放军信息工程大学三院,郑州450001 [2]61660部队,北京100000 [3]山东省军区,济南250000

出　　处：《计算机科学》

年　　份：2019

卷　　号：46

期　　号：B06

起止页码：111-114

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对双向长短时记忆网络模型提取特征不充分的特点,将字向量和词向量同时作为双向长短时记忆网络的输入,并利用注意力机制分别提取两者对当前输出有用的特征,用维特比算法约束最终输出的标签序列,构建一种新的命名实体识别模型。实验结果表明,在军事文本的命名实体识别中,该模型取得了较优的识别率。

关 键 词：注意力机制  字向量  词向量  

分 类 号：TP391]