技术特征：
技术总结
本发明提供了一种基于细粒度词表示模型的序列标注模型，用于进行序列标注任务，属于计算机应用及自然语言处理领域。本发明的模型结构主要由特征表示层、BiLSTM和CRF层3部分构成。利用该模型进行序列标注任务时，首先提出一种基于注意力机制的字符级词表示模型Finger来融合形态学信息和单词的字符信息，然后由Finger与BiLSTM‑CRF模型共同完成序列标注任务，最终该方法以端到端、无任何特征工程形式在CoNLL 2003数据集上取得了F1为91.09％的结果。实验表明本发明设计的Finger模型显著提升序列标注系统的召回率，从而使得模型的识别能力显著提升。
技术研发人员：张绍武;林广和;杨亮;林鸿飞
受保护的技术使用者：大连理工大学
技术研发日：2018.01.30
技术公布日：2018.08.28