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一种基于特征融合的命名实体识别方法属于计算机领域，通过两个方面来提取和融合不同粒度的文本特征，概念特征和非概念词特征，从而来提高命名实体识别的准确率并降低计算量。方法包括：数据预处理模块、特征构建模块、训练命名实体网络模型模块和命名实体分类器模块，其中特征模块包括语义特征提取、词特征提取、字符特征提取、特征融合四个子模块。在本方法中结合神经网络模型LSTM(Long Short‑Term Memory)或GRU(Gated Recurrent Unit)的时序记忆特点来考虑命名实体任务的上下文信息，最后使用softmax预测实体类别标签。在模型构建过程中，可以利用稀疏数据作为训练集并对LSTM和GRU两种神经网络模型进行对比，确保本发明在实体识别任务上能取得令人满意的效果。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201910099671.0
Filing Date： 2019-01-31
Publication Date： 2023-11-14
Pub. No.： CN109800437B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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