无聊的人生事无聊
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论文笔记：Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical NER

文章目录

  • 摘要
  • 一、简介
  • 二、相关工作
  • 三、模型
  • 四、融合词典信息
    • N-Gram Feature
    • PIPE
    • PDET
  • 五、融合结构
  • 六、实验结果

摘要

融合了字典到深度神经网络中，解决了一些稀有实体不能被识别的问题。

一、简介

对每个中文字符，基于字典和上下文设计了5种不同的Schemes来创建特征向量。
介绍了两种结构融合特征向量和字的Embedding向量

二、相关工作

现有工作可分为四类：(1)基于规则的。(2) 基于字典的。(3) 基于统计机器学习的。(4) 基于深度学习的

三、模型

  • Embedding层
  • Bi_LSTM层
  • CRF层

四、融合词典信息

N-Gram Feature

前后截取共8个截取段，每一个截取段用0/1标示是哪一类实体，故一个字有8*5=40的向量表示。
论文笔记：Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical NER_第1张图片
论文笔记：Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical NER_第2张图片

PIPE

先根据词典用BDMM切词，然后给每一个字一个标签，表示其属于哪一类实体。比如一共有5类实体，那么对每个字，都有一个0/1/2/3/4/5的特征。

PDET

在PIPE的基础上，考虑了字在实体中的位置。

五、融合结构

这里把提取后的特征进行embedding较好

  • 直接拼接
    论文笔记：Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical NER_第3张图片
  • 独立加工
    论文笔记：Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical NER_第4张图片

六、实验结果

论文笔记：Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical NER_第5张图片
论文笔记：Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical NER_第6张图片

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