基于词融合与跨度检测的中文嵌套命名实体识别
Chinese nested named entity recognition based on vocabulary fusion and span detection
1. 山东工商学院 计算机科学与技术学院, 山东 烟台 264000
2. 山东省高等学校未来智能计算协同创新中心, 山东 烟台 264000
3. 山东省高校智能信息处理重点实验室, 山东 烟台 264000
摘要
目前中文命名实体识别模型在识别具有嵌套结构的实体时存在误差，无法准确识别。基于跨度的方法能够找出嵌套实体，但在识别过程中经常生成不包含实体的跨度，无法明确划分跨度边界，增加模型负担。针对此问题，提出了基于词汇融合与跨度边界检测的中文嵌套命名实体识别模型。该模型使用多词融合方法达到文本特征增强的目的，在设计的注入模块中将目标语句中字符相关的多个词汇信息进行合并，之后融入到BERT中，以此获得更全面的上下文信息，提供更好的跨度表示；其次添加跨度边界检测模块，通过感知分类器预测跨度的首尾字符来划分跨度边界。在公共数据集上的实验表明，该模型可有效提升识别准确率。
关键词
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0767
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2382-2386,2392
文章编号: 1001-3695(2023)08-021-2382-05
发布历史
[2023-02-14] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版
引用本文
陈淑振, 窦全胜, 唐焕玲, 等. 基于词融合与跨度检测的中文嵌套命名实体识别 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2382-2386,2392. (Chen Shuzhen, Dou Quansheng, Tang Huanling, et al. Chinese nested named entity recognition based on vocabulary fusion and span detection [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2382-2386,2392. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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