| 基于标签迁移和深度学习的跨语言实体抽取研究 |
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| 引用本文： | 余传明,黄婷婷,林虹君,安璐.基于标签迁移和深度学习的跨语言实体抽取研究[J].现代情报,2021,40(12):3. |
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| 作者姓名： | 余传明 黄婷婷 林虹君 安璐 |
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| 作者单位： | 1. 中南财经政法大学信息与安全工程学院, 湖北 武汉 430073;2. 中南财经政法大学统计与数学学院, 湖北 武汉 430073;3. 武汉大学信息管理学院, 湖北 武汉 430072 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金面上项目"面向跨语言观点摘要的领域知识表示与融合模型研究"（项目编号：71974202）。 |
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| 摘 要： | 目的/意义] 从跨语言视角探究如何更好地解决低资源语言的实体抽取问题。方法/过程] 以英语为源语言，西班牙语和荷兰语为目标语言，借助迁移学习和深度学习的思想，提出一种结合自学习和GRU-LSTM-CRF网络的无监督跨语言实体抽取方法。结果/结论] 与有监督的跨语言实体抽取方法相比，本文提出的无监督跨语言实体抽取方法可以取得更好的效果，在西班牙语上，F1值为0.6419，在荷兰语上，F1值为0.6557。利用跨语言知识在源语言和目标语言间建立桥梁，提升低资源语言实体抽取的效果。
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| 关 键 词： | 知识获取 实体抽取 跨语言 深度学习 标签映射 |
Research on Cross-lingual Entity Extraction Based on Tag Transfer and Deep Learning |
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| Authors: | Yu Chuanming Huang Tingting Lin Hongjun An Lu |
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| Institution: | 1. School of Information and Safety Engineering, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, China;2. School of Statistics and Mathematics, Zhongnan University of Economics and Law, Wuhan 430073, China;3. School of Information Management, Wuhan University, Wuhan 430072, China |
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| Abstract: | Purpose/Significance] This paper explores how to better solve the entity extraction problem of low resource languages from a cross-lingual perspective.Method/Process] With English as the source language,Spanish and Dutch as the target language,an unsupervised cross-lingual entity extraction method combining self-learning method and GRU-LSTM-CRF network is proposed based on the idea of transfer learning and deep learning.Result/Conclusion] Compared with the supervised cross-lingual entity extraction method,the unsupervised cross-lingual entity extraction method proposed in this paper can achieve better results.In Spanish,the value of F1 is 0.6419,and in Dutch,the value of F1 is 0.6557.Cross-lingual knowledge is used to build a bridge between source language and target language to improve the effect of entity extraction of low-resource languages. |
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| Keywords: | knowledge acquisition entity extraction cross-lingual deep learning label mapping |
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