专利名称：基于Lattice LSTM的古文领域命名实体识别方法和系统
专利类型：发明专利
发明人：刘秀磊，陈若愚，刘旭红，崔丹丹，李臻
申请号：CN202010454177.4
申请日：20200526
公开号：CN111738002A
公开日：
20201002
摘要：本发明公开了一种基于Lattice LSTM的古文领域命名实体识别方法、系统、电子设备及可读存储介质，其中，该方法包括：采用甲言分词对预训练古文数据进行分词；采用word2vec模型对分词后的预训练古文数据进行预训练得到预训练的字词向量；将数据集数据和所述预训练的字词向量输入至Lattice LSTM模型中进行训练，得到优化后的Lattice LSTM模型；将待识别古文数据输入至优化后的Lattice LSTM模型进行命名实体识别。该方法采用甲言(jiayan)分词工具进行古文数据的分词，分词效果较好且符合语境，提高了古文分词的准确性；利用word2vec训练古文字、词向量，通过大量的文本获得质量更高的字词向量；将字向量和词向量共同作为Lattice LSTM模型的输入，提升了古文领域数据实体识别的效果。 申请人：北京信息科技大学
地址：100101 北京市朝阳区北四环中路35号
国籍：CN
代理机构：北京青松知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：郑青松
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