Un enfoque de aprendizaje multitarea para el reconocimiento de entidades con nombre al explotar la semántica a nivel de oración globalmente
Autores: Huang, Wenzhi; Qian, Tao; Lyu, Chen; Zhang, Junchi; Jin, Guonian; Li, Yongkui; Xu, Yongrui
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Un enfoque de aprendizaje multitarea para el reconocimiento de entidades con nombre al explotar la semántica a nivel de oración globalmente
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Reconocimiento de entidades nombradas
Procesamiento de lenguaje natural
Campo aleatorio condicional neuronal
BiLSTM-CRF
Información semántica
Aprendizaje multitarea
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es una tarea fundamental en el procesamiento del lenguaje natural, que suele considerarse un problema de etiquetado de secuencias y se aborda típicamente mediante modelos de campo aleatorio condicional neuronal (CRF), como BiLSTM-CRF.
Descripción
El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es una tarea fundamental en el procesamiento del lenguaje natural, que suele considerarse un problema de etiquetado de secuencias y se aborda típicamente mediante modelos de campo aleatorio condicional neuronal (CRF), como BiLSTM-CRF.