基于Seq2Seq模型的命名实体识别方法

摘要：

本文针对传统命名实体识别方法中存在严重依赖大量人工特征导致文本特征表示不充分的问题,提出一种基于Seq2Seq模型的命名实体识别方法.利用BRET预训练模型动态生成字的语义向量,通过Seq2Seq模型中的编码器对字向量进行编码,并引入注意力机制为词语分配权重,从而获取文本局部特征和全局特征.最后,将得到的特征输入到解码器中,通过softmax层预测序列标签.实验结果表明,该方法在准确率、召回率与F1值上均有所提升,具有良好的适用性.

关键词：命名实体识别、BERT、Seq2Seq模型、注意力机制

所属期刊栏目：10

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：人事部留学人员科技活动择优资助项目;河北省自然科学基金青年项目

在线出版日期：2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：141-146