融合多种使用词信息方法的命名实体识别研究

• 作者: 郭鹏 刘俊南
• 来源期刊: 现代信息科技
• 关键词: 中文命名实体识别 图神经网络 融合 词信息 字词交互 图结构
• 年，卷（期）: 2021,（6）
• 所属期刊栏目: 信息技术|Information Technology
• 页码范围: 25-27,31
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.06.007

摘要

文章对融合词信息增强中文命名实体识别问题进行了研究,提出一种用于中文命名实体识别的融合词信息神经网络模型系统.首先使用预训练语言模型Bert对字进行编码得到字标识,然后使用SoftLexicon基于统计的方法将词统计语义信息融合进入字表示中,之后使用设计的GraphLexicon根据文本内字、词之间的交互关系图结构,将字词信息表示相互融合,达到较高的命名实体识别准确率.