基于神经网络的中文命名实体识别方法

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上传日期: 2021-06-03

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标签:模型(1035)人工智能(33643)神经网络(3234)

  在基于神经网络的中文命名实体识别过程中,字的向量化表示是重要步骤,而传统的词向量表示方法只是将字映射为单一向量,无法表征字的多义性。针对该问题,通过嵌入BERT预训练语言模型,构建BERT- BIRU-CRF模型用于表征语句特征。利用具有双向 Tran former结构的BERT预训练语言模型增强字的语义表示,根据其上下文动态生成语义向量。在此基础上,将宇向量序列输人 BIRU-CRF模型中进行训练,包括训练整个模型和固定BERT只训练 BIGRU-CRF2种方式。在MSRA语料上的实验结果表明,该模型2种训练方式的F1值分别达到95.43%和94.18%,优于 BIRU-CRF、 Radical- BILSTM-CRF和 LatTIce-lstm-crf模型。

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