典型文献
深度学习中文命名实体识别研究综述
文献摘要：
针对目前中文命名实体识别研究集中在输入文本的特征的提取,且输入的嵌入表示直接影响模型的性能这一特点,从背景知识、研究现状和未来发展等方面对中文命名实体识别的研究展开全面的调查.回顾了命名实体识别的发展进程,解释中文命名实体识别的研究难点,归纳不同的研究方法,分为基于字的模型、基于词的模型和基于字-词的模型;介绍目前中文命名实体识别的主流数据集、标注方法和评价指标,从不同角度分析了各数据集的特点;讨论了近几年深度学习技术在中文命名实体识别中的最新研究进展,介绍各分类下具有代表性的模型及性能对比,分析性能优劣原因;总结了中文命名实体识别当下所面临的一些挑战,讨论了未来更具有研究价值的方向,促进中文命名实体识别的进一步发展.
文献关键词：
中文命名实体识别;深度学习;自然语言处理;基于字-词的模型;基于字的模型;基于词的模型
中图分类号：
作者姓名：
康怡琳;孙璐冰;朱容波;李梦瑶
作者机构：
中南民族大学计算机科学学院,湖北 武汉430074;华中农业大学信息学院,湖北武汉430070
文献出处：
引用格式：
[1]康怡琳;孙璐冰;朱容波;李梦瑶-.深度学习中文命名实体识别研究综述)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(11):44-53
A类：
基于字的模型,基于词的模型
B类：
中文命名实体识别,特征的提取,嵌入表示,影响模型,背景知识,流数据,标注方法,深度学习技术,最新研究进展,性能对比,分析性能,自然语言处理
AB值：
0.089881
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