【摘 要】
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在Transformer-CRF的基础上,通过调整函数优化方向感知和距离感知,提出一种基于调整函数动态调整方向感知的中文命名实体识别(C-ADA)模型.将C-ADA模型与BiLSTM、IDCNN、Transformer、TENER 4类模型在F1得分上进行对比,结果表明,C-ADA模型均优于其他模型,在一定程度上验证了C-ADA具有较好的识别性能.
【机 构】
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江苏师范大学 数学与统计学院,江苏 徐州 221116
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在Transformer-CRF的基础上,通过调整函数优化方向感知和距离感知,提出一种基于调整函数动态调整方向感知的中文命名实体识别(C-ADA)模型.将C-ADA模型与BiLSTM、IDCNN、Transformer、TENER 4类模型在F1得分上进行对比,结果表明,C-ADA模型均优于其他模型,在一定程度上验证了C-ADA具有较好的识别性能.
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