| 基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别研究 |
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| 引用本文： | 沈同平,俞磊,金力,黄方亮,许欢庆. 基于BERT-BiLSTM-CRF模型的中文实体识别研究[J]. 齐齐哈尔大学学报(自然科学版), 2022, 38(1): 26-32. DOI: 10.3969/j.issn.1007-984X.2022.01.006 |
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| 作者姓名： | 沈同平 俞磊 金力 黄方亮 许欢庆 |
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| 作者单位： | 安徽中医药大学 医药信息工程学院,合肥 230012 |
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| 摘 要： | 中文文本实体识别,是自然语言处理的关键问题.传统的语言处理模型无法有效表示文本中的上下文语义信息,无法处理一词多义的不同语境,影响实体识别效果.提出了一种BERT-BiLSTM-CRF的实体识别模型,BERT预处理语言模型生成表征上下文语义信息的词向量,通过双向长短期记忆网络对生成的向量进行特征提取,自注意力机制能够有效获取文本语句中的长距离依赖,最后通过CRF进行解码生成实体标签序列.实验结果表明,该模型在微软亚洲研究院MSRA语料库和人民日报语料库上都取得了优异成绩,F1分别达到96.12％和95.88％.
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| 关 键 词： | 命名实体识别 深度学习 多头注意力 BERT |
Chinese entity recognition based on BERT-BiLSTM-CRF model |
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| SHEN Tong-ping,YU Lei,JIN Li,HUANG Fang-liang,XU Huan-qing. Chinese entity recognition based on BERT-BiLSTM-CRF model[J]. Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition), 2022, 38(1): 26-32. DOI: 10.3969/j.issn.1007-984X.2022.01.006 |
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| Authors: | SHEN Tong-ping YU Lei JIN Li HUANG Fang-liang XU Huan-qing |
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