[发明专利]中文命名实体识别方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.中文命名实体识别方法，其特征是，包括：

获取待识别的句子；

将待识别的句子，输入到训练后的中文命名实体识别模型中，得到中文命名实体。

2.如权利要求1所述的中文命名实体识别方法，其特征是，所述中文命名实体识别模型，包括：依次连接的门控图神经网络GGNN、空洞卷积神经网络ID-CNNs和条件随机场CRF。

3.如权利要求1所述的中文命名实体识别方法，其特征是，所述训练后的中文命名实体识别模型，训练步骤包括：

构建训练集；所述训练集，包括已知中文命名实体的句子和多个词典；

基于训练集，构建门控图神经网络GGNN；

再将训练集，输入到门控图神经网络GGNN中，门控图神经网络GGNN对输入的每个字提取节点特征；

将节点特征，输入到空洞卷积神经网络ID-CNNs中再进行特征提取，得到最终特征；

将最终特征和已知中文命名实体的BIO标签，输入到条件随机场CRF中，得到训练后的中文实体识别模型。

4.如权利要求1所述的中文命名实体识别方法，其特征是，所述BIO标签，B表示当前字属于中文命名实体的开头，I表示当前字属于中文命名实体的中间，O表示当前字不属于中文命名实体。

5.如权利要求1所述的中文命名实体识别方法，其特征是，所述基于训练集，构建门控图神经网络GGNN；具体包括：

在构建门控图神经网络GGNN的过程中，将已知中文命名实体的句子中的每个字视为一个节点，根据当前字与相邻字所组成的词是否归属于一个词典，来建立节点与之间的边；若当前字与相邻字所组成的词归属于一个词典，则表示相邻节点之间存在连接边；否则，表示相邻节点之间不存在连接边；对于每个连接边，设置连接边的标签，所述连接边的标签用于表示词中两个字的前后顺序；当对一个字典判断完毕，则继续对下一个字典进行判断。

6.如权利要求1所述的中文命名实体识别方法，其特征是，将待识别的句子，输入到训练后的中文命名实体识别模型中，得到中文命名实体；具体包括：

将待识别的句子，输入到门控图神经网络GGNN中，门控图神经网络GGNN对输入的每个字提取节点特征；

将节点特征，输入到空洞卷积神经网络ID-CNNs中再进行特征提取，得到最终特征；

将最终特征，输入到条件随机场CRF中，得到待识别句子中每个字的BIO标签。

7.如权利要求1所述的中文命名实体识别方法，其特征是，所述待识别的句子，包括若干个中文命名实体。

8.中文命名实体识别系统，其特征是，包括：

获取模块，其被配置为：获取待识别的句子；

识别模块，其被配置为：将待识别的句子，输入到训练后的中文命名实体识别模型中，得到中文命名实体。

9.一种电子设备，其特征是，包括：

存储器，用于非暂时性存储计算机可读指令；以及

处理器，用于运行所述计算机可读指令，

其中，所述计算机可读指令被所述处理器运行时，执行上述权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征是，非暂时性地存储计算机可读指令，其中，当所述非暂时性计算机可读指令由计算机执行时，执行权利要求1-7任一项所述方法的指令。