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| 基于多注意力的中文命名实体识别 | |
| 作者单位： | ;1.上海冰鉴信息科技有限公司 |
| 摘 要： | 笔者在基于神经网络的命名实体识别基础上,提出了改进的中文命名实体识别方法,通过调整网络中间的部分架构,引入Transformer编码模型,在没有添加文本外部信息的情况下,研究学习文本语句自身含义的方法,通过多注意力的学习增强文本的特征表示,捕捉更多字符间的关系,同时解决了长短期记忆网络不能并行计算的问题,并在企业舆情数据集上进行了实验和测试。与传统方法进行对比,验证了该方法可有效提高中文命名实体识别的准确率。 |
| 关 键 词： | 神经网络 命名实体识别 注意力 |
Chinese Named Entity Recognition Based on Multi-Attention |
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