基于词嵌入的中文命名实体识别研究
A Study on Chinese Named Entity Recognition Based on Word Embedding作者机构：广西民族大学相思湖学院理工学院广西南宁530225 南宁师范大学物理与电子学院广西南宁530100
出 版 物：《南宁师范大学学报（自然科学版）》 (Journal of Nanning Normal University：Natural Science Edition)
年 卷 期：2024年第41卷第2期
页 面：38-45页
学科分类：07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学]
基 金：广西自然科学基金项目“基于深度学习的视频编码联合复杂度广义率失真模型及其应用”(2020GXNSFAA297184)
主 题：命名实体识别 字词融合 双向门控循环单元 迭代膨胀卷积网络 多头自注意力机制
摘 要：针对中文命名实体识别模型存在的语义信息不明和实体边界模糊的问题,该文提出一种基于深度学习的中文命名实体识别方法:先将预训练模型中提取的字符特征结合词典信息构成文本的词汇特征,再对特征信息进行提取并识别上下文语义特征及全局语义特征,最后解码层输出实体识别的最优结果。在Resume数据集和Weibo数据集上进行实验的结果表明,该模型相较于经典的实体识别模型有更好的表现。
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