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融合汉字部首及多头注意力的中文命名实体识别
1
作者 薛帆 《计算机应用文摘》 2024年第20期136-140,共5页
针对中文命名实体识别准确率不高的问题,提出了一种融合汉字部首与多头注意力机制的中文命名实体识别方法。首先,采用ERNIE预训练语言模型获取词向量表示,并结合汉字部首特征进行融合。将拼接后的向量通过BiLSTM网络提取文本序列的上下... 针对中文命名实体识别准确率不高的问题,提出了一种融合汉字部首与多头注意力机制的中文命名实体识别方法。首先,采用ERNIE预训练语言模型获取词向量表示,并结合汉字部首特征进行融合。将拼接后的向量通过BiLSTM网络提取文本序列的上下文语义信息,同时利用多头注意力机制来增强模型对长序列数据及关键特征的处理能力。最后,通过CRF模型计算输出序列的条件概率分布并进行命名实体识别。实验结果表明,该方法在中文命名实体识别的CLUNER数据集上的表现优于当前主流模型。 展开更多
关键词 中文命名实体识别 ERNIE模型 部首特征 长短期记忆网络 多头注意力机制
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