基于词融合与跨度检测的中文嵌套命名实体识别

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。     

融合词信息嵌入的注意力自适应命名实体识别

缺少分词信息及未登录词、无关词干扰是字符级中文命名实体识别面临的主要问题，提出了融合词信息嵌入的注意力自适应中文命名实体识别模型，在新词发现的基础上，将字向量嵌入与词级信息嵌入融合作为模型输入，减少了未登录词对模型的影响，并增强了实体特征的显著性，使实体特征更容易被学习器获取；同时，在注意力机制中引入动态缩放因子，自适应地调整相关实体和无关词的注意力分布，一定程度上减小了无关词对模型的干扰。将该方法在公共数据集上进行实验，实验结果证明了方法的有效性。