【摘 要】
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命名实体识别是自然语言处理中的一项基础任务,近年来由于深度学习的引入发展,形成了词嵌入配合序列标注的模型结构。传统的词嵌入方法不能很好地表征字词信息以及无法处理多义性问题,而且对于中文命名实体识别,需要综合考虑字级和词级特征。针对这两个问题,引入BERT预训练语言模型和Lattice LSTM,提出BERT-Lattice-CRF命名实体识别模型。通过BERT得到具有丰富语义信息的字向量,输入Lattice LSTM融合字级和词级特征作序列标注,使用CRF进行序列标签解码,在MSRA中文语料库上准确率达到
【机 构】
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武汉邮电科学研究院,南京烽火天地通信科技有限公司
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命名实体识别是自然语言处理中的一项基础任务,近年来由于深度学习的引入发展,形成了词嵌入配合序列标注的模型结构。传统的词嵌入方法不能很好地表征字词信息以及无法处理多义性问题,而且对于中文命名实体识别,需要综合考虑字级和词级特征。针对这两个问题,引入BERT预训练语言模型和Lattice LSTM,提出BERT-Lattice-CRF命名实体识别模型。通过BERT得到具有丰富语义信息的字向量,输入Lattice LSTM融合字级和词级特征作序列标注,使用CRF进行序列标签解码,在MSRA中文语料库上准确率达到
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