[发明专利]命名实体识别方法及装置

权利要求书

1.一种命名实体识别方法，其特征在于，所述方法包括：

将待识别语料进行词向量转换，生成预设维度的第一词向量；

将所述待识别语料进行多特征向量转换，生成第一多特征向量，其中，所述第一多特征向量包括：第一词性特征向量、或第一实体前边界词特征向量、或第一实体后边界词特征向量、或第一实体常见词特征向量；

将所述预设维度的第一词向量与所述第一多特征向量拼接，生成第一多特征拼接向量；

根据所述第一多特征拼接向量以及预置多特征命名实体识别模型确定所述待识别语料的至少一个命名实体的标签；

所述将所述预设维度的第一词向量与所述第一多特征向量拼接，生成第一多特征拼接向量的步骤，包括：

将所述第一词性特征向量、所述第一实体前边界词特征向量、所述第一实体后边界词特征向量、所述第一实体常见词特征向量中的一项或多项，与所述预设维度的第一词向量进行拼接，生成第一多特征拼接向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一多特征向量包括第一词性特征向量时，所述将所述待识别语料进行多特征向量转换，生成第一多特征向量的步骤，包括：

将所述待识别语料进行词性标注，获得所述待识别语料中的第一词性特征词；

将所述第一词性特征词进行词向量转换，生成第一词性特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一多特征向量包括第一实体前边界词特征向量时，所述将所述待识别语料进行多特征向量转换，生成第一多特征向量的步骤，包括：

通过查询预置的实体前边界词词典，获得所述待识别语料中的第一实体前边界词；

将所述第一实体前边界词进行特征词向量转换，生成第一实体前边界词特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一多特征向量包括第一实体后边界词特征向量时，所述将所述待识别语料进行多特征向量转换，生成第一多特征向量的步骤，包括：

通过查询预置的实体后边界词词典，获得所述待识别语料中的第一实体后边界词；

将所述第一实体后边界词进行特征词向量转换，生成第一实体后边界词特征向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一多特征向量包括第一实体常见词特征向量时，所述将所述待识别语料进行多特征向量转换，生成第一多特征向量的步骤，包括：

通过查询预置的实体常见词词典，获得到所述待识别语料中的第一实体常见词；

将所述第一实体常见词进行特征词向量转换，生成第一实体常见词特征向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一多特征拼接向量以及预置多特征命名实体识别模型确定所述待识别语料的至少一个命名实体的标签的步骤之前，还包括：

通过预置的命名实体训练语料获得实体标注语料；

将所述实体标注语料进行词向量转换，生成预设维度的第二词向量；

将所述实体标注语料进行多特征向量转换，生成第二多特征向量；

将所述第二多特征向量与所述预设维度的第二词向量拼接，生成第二多特征拼接向量；

基于所述第二多特征拼接向量对预设神经网络算法进行训练，得到预置多特征命名实体识别模型。