【摘 要】
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由于缺乏自然定界符,中文命名实体识别(NER)比英文更具挑战性。虽然中文分词(CWS)通常被认为是中文NER的关键和开放问题,但其准确性对于下游模型训练至关重要,而且经常遭受语
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由于缺乏自然定界符,中文命名实体识别(NER)比英文更具挑战性。虽然中文分词(CWS)通常被认为是中文NER的关键和开放问题,但其准确性对于下游模型训练至关重要,而且经常遭受语音不足(OOV)的困扰。本文提出了一种改进的中文NER模型,称为TB-LSTM-CRF,该模型在LSTM-CRF之上引入了一个变压器块。带有Transformer Block的拟议模型利用self-attention机制从相邻字符和句子上下文中捕获信息。同时本文使用了一个全新的工业场景数据集,在此数据集上,与使用LSTM-CRF的基
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