深度学习与指代消解在中文人名识别中的应用

"本文主要探讨了基于深度学习和指代消解技术在中文人名识别中的应用，通过数据增强和指代消解策略提高识别的准确率。" 在自然语言处理的命名实体识别任务中，人名识别是至关重要的一环，它对于理解文本信息和知识抽取具有重要意义。然而，由于人名语料的不完整和人称指代的模糊性，往往导致识别准确性的下降。针对这些问题，研究者们提出了一系列解决方案。 文中提到了几种现有的研究方法，例如，徐新峰利用循环神经网络（RNN）进行中文人名识别，通过数据增强提高模型性能；宋希良等则关注新类型人名的识别，同样采用数据增强策略；王双双则针对科技文献作者的人名，通过指代消解技术提升了人名提取的精确度。 在数据预处理阶段，本文特别关注了人名与职务的关系，以及人名与指代词的关联。对于市公告数据中的人名，它们常常与职务或职务变更词汇紧密相连，这为数据增强提供了方向。受此启发，论文提出了一种利用职务信息的数据增强策略，通过挖掘职务和职务变更词来丰富人名相关的文本数据。接着，采用深度学习的序列标注方法，结合BERT模型和双向长短时记忆网络（BiLSTM）捕获文本的上下文信息，并引入条件随机场（CRF）来优化标签预测，确保标签间的连贯性。 此外，文章还针对人名识别中的指代词问题进行了探讨。在期刊和报纸等文章中，人名可能被指代词替代，这可能导致实体识别错误。为了改善这种情况，本文借鉴了李恒和付健的研究，利用局部上下文信息进行指代消解，通过“特征补充”和“节点更新”机制来增强序列表示，实现端到端的消解处理。通过在公共数据集和自建数据集上的实验，验证了这种方法的有效性。 本文贡献了两方面的创新：一是利用人名与职务的关系进行数据增强，丰富了训练样本，提高了模型对人名的识别能力；二是结合指代消解技术，解决了指代词引起的识别错误，进一步提升了人名识别的准确率。这两种策略的结合为中文人名识别提供了一个更全面、更准确的方法。