词典信息分层调整的中文命名实体识别方法

在中文命名实体识别任务中，字信息融合词汇信息能丰富文本特征，但一个字可能对应多个候选词汇，容易产生词汇冲突，融合无关词汇信息会影响模型的识别效果，对此提出了词典信息分层调整的中文命名实体识别方法。首先将所有潜在词语按照词语长度进行分层，通过高层词语反馈调整低层词语的权重来保留更有用的信息，以此缓解语义偏差问题和降低词汇冲突影响；然后将词汇信息拼接到字信息来增强文本特征表示。在Resume和Weibo数据集上的实验结果表明，本文方法与传统方法相比具有更优的效果。