论文研究 基于主动MCNN SCRF的新能源汽车命名实体识别.pdf

新能源汽车命名实体存在实体边界模糊，多为未登录词，现存标注样本较少等问题，识别精确率和召回率较低。据此，提出了一种基于多通道神经网络（Multiple Channel Neural Network，MCNN）的新能源汽车实体识别模型，该模型融合了字词特征和片段特征，不再将实体识别当作传统的序列标注任务，利用半马尔科夫条件随机场（Semi-Markov CRF，SCRF）针对片段特征建模，对输入的句子切分片段并对片段整体分配标记，同时完成实体边界的识别和实体分类，弥补了传统字词序列标注模型采用局部标记区分实体边界的不足。为解决现存标注样本较少的问题，在训练模型的过程中，引入了一种基于不确定性和相