结合GAN与BiLSTM-Attention-CRF的领域命名实体识别

来源：计算机研究与发展杂志2019年第9期北京时间：

作者：张晗,郭渊博,李涛,

摘要：领域内命名实体识别通常面临领域内标注数据缺乏以及由于实体名称多样性导致的同一文档中实体标注不一致等问题.针对以上问题，利用生成式对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)可以生成数据的特点，将生成式对抗网络与BiLSTM-Attention-CRF模型相结合.首先以BiLSTM-Attention作为生成式对抗网络的生成器模型，以CNN作为判别器模型，从众包标注数据集中整合出与专家标注数据分布一致的正样本标注数据来解决领域内标注数据缺乏的问题；然后通过在BiLSTM-Attention-CRF模型中引入文档层面的全局向量，计算每个单词与该全局向量的关系得出其新的特征表示以解决由于实体名称多样化造成的同一文档中实体标注不一致问题；最后，在基于信息安全领域众包标注数据集上的实验结果表明，该模型在各项指标上显著优于同类其他模型方法.

关键词：领域命名实体识别, 生成式对抗网络, 众包标注数据, 实体标注一致, BiLSTM-Attention-CRF模型,