融合多种使用词信息方法的命名实体识别研究

郭鹏; 刘俊南

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文章对融合词信息增强中文命名实体识别问题进行了研究,提出一种用于中文命名实体识别的融合词信息神经网络模型系统。首先使用预训练语言模型Bert对字进行编码得到字标识,然后使用SoftLexicon基于统计的方法将词统计语义信息融合进入字表示中,之后使用设计的GraphLexicon根据文本内字、词之间的交互关系图结构,将字词信息表示相互融合,达到较高的命名实体识别准确率。

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来源
《现代信息科技》 |2021年第6期|25-27|共4页
作者
郭鹏; 刘俊南;
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作者单位

因诺微科技(天津)有限公司;

天津300384;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
中文命名实体识别; 图神经网络; 融合; 词信息; 字词交互; 图结构;

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