基于詞嵌入的中文命名實(shí)體識(shí)別研究

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摘  要：針對(duì)中文命名實(shí)體識(shí)別模型存在的語(yǔ)義信息不明和實(shí)體邊界模糊的問(wèn)題，該文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實(shí)體識(shí)別方法：先將預(yù)訓(xùn)練模型中提取的字符特征結(jié)合詞典信息構(gòu)成文本的詞匯特征，再對(duì)特征信息進(jìn)行提取并識(shí)別上下文語(yǔ)義特征及全局語(yǔ)義特征，最后解碼層輸出實(shí)體識(shí)別的最優(yōu)結(jié)果。在Resume數(shù)據(jù)集和Weibo數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，該模型相較于經(jīng)典的實(shí)體識(shí)別模型有更好的表現(xiàn)。（剩余10334字）