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针对深度学习方法处理命名实体识别任务时,经典的词向量表示只能将其映射为单一向量,无法在上下文中表示出字的多义性这一问题,提出ERNIE-BiGRU-CRF模型,该模型通过知识增强语义表示ERNIE预训练模型增强字的语义感知表示。引入多元数据知识生成语义向量,然后将字向量输入到GRU层提取特征,最后通过CRF层得到标签序列。实验结果表明,该模型在人民日报语料库中F1值达到了94.46%。