混合神经网络的中文地名识别方法

针对互联网媒体数据中地名信息表达不规范、实体边界不清晰、地名简化表达问题,该文提出了一种混合神经网络的中文地名识别方法.通过ALBERT层学习字级别特征表达与BiLSTM层提取文本上下文语义特征,由CRF层获得全局最优标记序列,更有效地识别并提取中文地名.数据测试表明:相较于BiLSTM的地名识别模型,本文模型精确率提高12.89％,F1值提高10.83％;相较于BiLSTM-CRF的地名识别模型,本文模型精确率提高3.56％,F1值提高2.1％;相较于ALBERT-CRF的地名识别模型,本文模型精确率提高1.22％,F1值提高0.72％.