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题名多粒度融合的命名实体识别
被引量：1
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作者
孙红
王哲
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期123-134,共12页
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基金
国家自然科学基金(61472256,61170277,61703277)
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文摘
目前主流的命名实体识别算法都是从词汇增强的角度出发,引入外部词汇信息提升NER模型获取词边界信息的能力,并未考虑到中文字结构信息在此任务中的重要作用。因此,该文提出多粒度融合的命名实体识别算法,同时引入中文字结构与外部词汇信息,通过编码汉字中每个字部件,并使用注意力机制使得文本序列中的字启发式地融合细粒度信息,赋予模型获取中文字形特征的能力。在多个命名实体识别数据集上的实验结果显示,该算法在模型精度以及推理速度方面具有较大优势。
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关键词
信息抽取
中文命名实体识别
注意力机制
词汇增强
中文字形特征
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Keywords
information extraction
Chinese named entity recognition
attention mechanism
lexicon enhancement
Chinese glyph features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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