公开(公告)号：CN112487816B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202011472395.7

申请日：2020-12-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 苏延森 ,  张宽宏 ,  程凡

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/58 ,  G06F16/332 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于网络分类的命名实体识别方法，包括：1：输入命名实体训练样本文本数据并将其转化为向量数据；步骤2：对所述的命名实体训练样本数据进行预处理；步骤3：通过迭代选择部分样本构造网络训练命名实体识别模型；命名实体识别包括：步骤4：输入待识别命名实体样本数据；步骤5：对所述待识别命名实体样本数据进行预处理；步骤6：通过命名实体分类模型对所待识别命名实体样本数据进行识别，判断所属命名实体的类别。本发明能快速有效从海量的文本中提取命名实体的关键属性并识别出该实体的类别，提高命名实体识别的效率并为信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等提供基础。

公开(公告)号：CN112487816A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011472395.7

申请日：2020-12-14

Applicant: 安徽大学

Inventor： 苏延森 ,  张宽宏 ,  程凡

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06F40/58 ,  G06F16/332 ,  G06F16/35

Abstract: 本发明公开了一种基于网络分类的命名实体识别方法，包括：1：输入命名实体训练样本文本数据并将其转化为向量数据；步骤2：对所述的命名实体训练样本数据进行预处理；步骤3：通过迭代选择部分样本构造网络训练命名实体识别模型；命名实体识别包括：步骤4：输入待识别命名实体样本数据；步骤5：对所述待识别命名实体样本数据进行预处理；步骤6：通过命名实体分类模型对所待识别命名实体样本数据进行识别，判断所属命名实体的类别。本发明能快速有效从海量的文本中提取命名实体的关键属性并识别出该实体的类别，提高命名实体识别的效率并为信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等提供基础。