[发明专利]基于BiLSTM-CRF神经网络模型并融合越南语语言特征的名词短语识别方法在审
| 申请号： | 201810707821.7 | 申请日： | 2018-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN109145286A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 郭剑毅;赵晨;余正涛;毛存礼;陈玮 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云南省昆明市五华区*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于BiLSTM‑CRF神经网络模型并融合越南语语言特征的名词短语识别方法，属于自然语言处理技术领域。本发明先收集已有语料，并对现有的语料库进行了预处理和扩展，构建名词短语语料库；根据构建的名词短语语料库，经过人工统计分析，得到名词短语的若干种形式，制定出若干种约束规则；构建BiLSTM‑CRF模型，使用训练语料对模型进行训练，用于越南语名词短语识别；在构建的BiLSTM‑CRF模型输出层加入制定的约束规则，获得最终的识别结果。本发明对越南语名词短语实现了有效的识别，提升实体识别、搜索引擎等应用的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 名词短语 越南语 构建 名词短语识别 语料库 神经网络模型 语言特征 约束规则 自然语言处理技术 预处理 实体识别 搜索引擎 训练语料 统计分析 融合 输出层 准确率 语料 制定 应用 | ||
【主权项】：
1.基于BiLSTM‑CRF神经网络模型并融合越南语语言特征的名词短语识别方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下：Step1、收集已有语料，并对现有的语料库进行了预处理和扩展，构建名词短语语料库；Step2、根据构建的名词短语语料库，经过人工统计分析，得到名词短语的若干种形式，制定出若干种约束规则；Step3、构建BiLSTM‑CRF模型，使用训练语料对模型进行训练，用于越南语名词短语识别；Step4、在构建的BiLSTM‑CRF模型输出层加入制定的约束规则，获得最终的识别结果。
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