投稿须知
  一、征文范围及内容
  本刊主要刊登材料科学与工程、机械工程与动力工程、化工与轻工、自动 ...

基于词向量聚类的中文微博产品命名实体识别

作者: 王洪亮    石家庄职业技术学院 河北石家庄050081

关键词: 中文微博 命名实体 主题模型 神经网络 词向量

摘要:随着微博等社交平台的兴起,如何针对微博数据进行产品命名实体识别成为了自然语言处理领域研究的热点之一,也是实现舆情监督和商业智能的基础.传统的命名实体识别技术没有考虑中文微博口语化、不规范等特点,且忽略了深层语义对命名实体识别的重要作用.因此,考虑中文微博的特殊性,提出一种融合全局上下文信息的词向量特征选择方法,分别采用主题模型和神经网络词向量聚类两种方法获取深层语义信息,并结合层叠条件随机场进行中文微博的命名实体识别.实验结果表明,基于词向量聚类的中文微博产品命名实体识别方法取得了较好的效果.


上一篇:强夯法处治湿陷性黄土路基的数值分析及应用
下一篇:基于R+Hadoop的中药材大数据的分析及预测

Copyright 2007 Weihai China All Rights Reserved 兰州理工大学学报版权
鲁ICP备05001812号 
地址:甘肃省兰州市兰工坪路287号(730050)