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基于Seq2Seq模型的命名實(shí)體識別方法

     
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摘要

本文針對傳統(tǒng)命名實(shí)體識別方法中存在嚴(yán)重依賴大量人工特征導(dǎo)致文本特征表示不充分的問題,提出一種基于Seq2Seq模型的命名實(shí)體識別方法。利用BRET預(yù)訓(xùn)練模型動(dòng)態(tài)生成字的語義向量,通過Seq2Seq模型中的編碼器對字向量進(jìn)行編碼,并引入注意力機(jī)制為詞語分配權(quán)重,從而獲取文本局部特征和全局特征。最后,將得到的特征輸入到解碼器中,通過softmax層預(yù)測序列標(biāo)簽。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在準(zhǔn)確率、召回率與F1值上均有所提升,具有良好的適用性。

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