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。