Java领域命名实体识别的多模融合提升

本文主要探讨了"基于多模融合的Java领域命名实体识别"这一主题，发表在《计算机科学与应用》杂志2022年第12期，2712-2724页。作者李凯微、王佳英和单菁来自沈阳建筑大学和沈阳工业大学，他们针对Java学科领域的特殊性，提出了针对性的命名实体识别方法。 Java学科领域具有复杂性，实体中包含英文成分，并且实体内部特征独特，这使得通用的命名实体识别模型在准确性上存在挑战，尤其是在识别实体边界时。为解决这些问题，作者设计了一种改进的单模结构，通过在嵌入层引入词边界信息、词性信息以及Java领域的规则信息，增强模型对实体边界的敏感度。在编码层，作者采用双向长短时记忆网络(BiLSTM)和卷积神经网络(CRCN，可能是指IDCNN，即Inverted Deconvolutional Convolutional Neural Network)结合，以捕捉上下文信息。而在解码层，条件随机场(CRF)被用来获得序列级别的全局最优解，确保实体识别的准确性。 论文的核心创新在于提出将多个异构单模模型的结果进行融合，旨在提高整体识别性能和模型的泛化能力。实验结果显示，作者自建的Java领域数据集上，新提出的单模模型相比于主流模型，F1值有了显著提升，大约提升了2个百分点。而多模融合策略进一步增强了模型在Java领域命名实体识别任务上的表现，证实了这种方法的有效性和优势。 论文的关键术语包括命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)，多模融合，实体边界处理，以及BiLSTM和CRF这两种常用的深度学习技术在自然语言处理中的应用。该研究为Java领域的命名实体识别提供了新的思路和方法，对于构建更精确的学科知识图谱具有重要意义。