【摘 要】
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行业人物命名实体识别是为了从行业人物语料中抽取出有效的实体信息，是深度挖掘行业人物信息资源的基础性和关键性任务。但主流的命名实体识别模型由于未充分利用词信息特征，导致在对具有特色的行业人物实体进行识别时存在语义、实体边界识别不准确问题。因此，该文提出了一种基于字词融合与对抗训练的行业人物实体识别模型（CW-ADV），首先利用RoBERTa-wwm-ext（A Robustly Optimized
【机 构】
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中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
【基金项目】
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2022年度北京市档案局科研项目“档案知识图谱构建方法研究--以行业人物档案为例”（2022-12）；
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行业人物命名实体识别是为了从行业人物语料中抽取出有效的实体信息，是深度挖掘行业人物信息资源的基础性和关键性任务。但主流的命名实体识别模型由于未充分利用词信息特征，导致在对具有特色的行业人物实体进行识别时存在语义、实体边界识别不准确问题。因此，该文提出了一种基于字词融合与对抗训练的行业人物实体识别模型（CW-ADV），首先利用RoBERTa-wwm-ext（A Robustly Optimized BERT Pre-training Approach-whole word masking-extended）预训练模型提取句子的字特征，并融合词典构造出句子的词特征；然后在字词融合的向量表示上添加扰动生成对抗样本；再将融合向量表示与对抗样本作为训练数据送入双向长短记忆神经网络（Bi-directional Long Short-Term Memory， BiLSTM）学习上下文信息；最后通过条件随机场（Conditional Random Field， CRF）推理最优的序列标注结果。根据行业人物文本特点设计命名实体标注方案，构建数据集，利用其进行实验验证。实验结果表明，该模型在测试集上的精确率达到了92.94%，召回率达到了94.35%，F1值达到了93.64%，相较于BERT-BiLSTM-CRF主流模型精确率、召回率和F1值分别提升了3.68%、1.24%、2.39%。
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