【摘 要】
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中文命名实体识别方法中采用较多的是神经网络模型,但该模型在训练过程中存在字向量表征过于单一的问题,无法很好地处理字的多义性特征。因此,提出一种基于Bert-BLSTM-CRF模
【基金项目】
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安徽省教育厅重点项目(KJ2018A0359),国家重点研发计划项目
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中文命名实体识别方法中采用较多的是神经网络模型,但该模型在训练过程中存在字向量表征过于单一的问题,无法很好地处理字的多义性特征。因此,提出一种基于Bert-BLSTM-CRF模型的中文命名实体识别研究方法,使用Bert预训练语言模型,根据字的上下文信息来丰富字的语义向量,将输出的字向量序列作为输入送入BLSTM-CRF模型进行训练。实验结果表明,此方法在中文命名实体识别任务上其准确率、召回率和F1值分别取得了94.80%、95.44%和95.12%的成绩,相较于其他传统方法,效果显著。
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