融合多重嵌入的中文命名实体识别
Multi-Embeddings for Chinese Named Entity Recognition作者机构：江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122
出 版 物：《中文信息学报》 (Journal of Chinese Information Processing)
年 卷 期：2023年第37卷第4期
页 面：63-71页
核心收录：
学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：最近,将词嵌入融合到基于字嵌入的模型已经被证明是有效的。但是,大多数现有的研究都忽视了对部首信息的使用。该文提出一种将词嵌入、字嵌入和部首嵌入相融合的新方法,该方法利用词嵌入和字嵌入的优点,并考虑了部首中包含的大量语义信息,从而充分利用了不同粒度的语义信息,提高了模型的识别效果。该方法在Weibo数据集和MSRA数据集上的实验结果表明,该文所提方法较相关方法在识别精度上取得提升。
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