基于深度学习的中文机构名识别研究——一种汉字级别的循环神经网络方法

【目的】中文机构名结构复杂、罕见词多,识别难度大,对其进行正确识别对于信息抽取、信息检索、知识挖掘和机构科研评价等情报学中的后续任务意义重大。【方法】基于深度学习的循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)方法,面向中文汉字和词的特点,重新定义了机构名标注的输入和输出,提出汉字级别的循环网络标注模型。【结果】以词级别的循环神经网络方法为基准,本文提出的字级别模型在中文机构名识别的准确率、召回率和F值均有明显提高,其中F值提高了1.54%。在包含罕见词时提高更为明显,F值提高了11.05%。【局限】在解码时直接使用了贪心策略,易于陷入局部最优,如果使用条件随机场算法进行建模可能获取全局最优结果。【结论】本文方法构架简单,能利用到汉字级别的特征来进行建模,比只使用词特征取得了更好的结果。