%0 Journal Article
%T 关于命名实体识别的生成式对抗网络的研究
%A 冯建周
%A 刘亚坤
%A 宋沙沙
%A 马祥聪
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2019
%X 摘要 本文结合条件生成式对抗网络(CGAN)和改进的Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP),提出一种适合于命名实体识别任务的条件Wasserstein生成式对抗网络模型(CWGAN).该模型借鉴CGAN以文本描述为条件的图像概率分布的思想,来完成以句子序列为条件获得标注序列概率分布的任务.该模型的生成器和判别器都采用BiLSTM结构,不同的是生成器生成命名实体标签的概率分布,判别器则为生成器的生成质量打分并反馈给生成器,生成器根据反馈更新梯度从而提升生成标签概率的质量.另外,CWGAN采用梯度惩罚的方法来保证梯度在反向传播的过程中保持平稳,通过拉近真实样本分布和生成样本之间的Wasserstein距离,优化目标函数.最后通过实验验证了该方法的可行性和优越性
%K 命名实体识别
%K 生成式对抗网络
%K BiLSTM
%K Wasserstein距离
%K CWGAN
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4980.shtml