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上传时间: 2021-01-12
详细说明：实体检测是自然语言处理的一个研究热点，是从无结构的文本中检测出命名实体。深度置信网络（Deep Belief Nets，DBN）的核心组件为受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM），RBM的训练传统采用对比散度准则（Contrastive Divergence，CD），但CD是对数似然梯度有偏差的近似。为此，提出基于平均对比散度准则（Average Contrastive Divergence，ACD）训练的DBN的实体检测模型，利用MSRA语料库作训练。采用词袋模型作为输入向量，结合词性特征以及上下文特征。并将其与传统的CD准则作对比。实验证明，DBN能获得较好的实体检测效果，并且ACD准则比CD准则能获得更好的重构误差，且收敛性更好。
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