基于Transformer编码器的中文命名实体识别

摘要：

提出了一种基于Transformer编码器和BiLSTM的字级别中文命名实体识别方法,将字向量与位置编码向量拼接成联合向量作为字表示层,避免了字向量信息的损失和位置信息的丢失;利用BiLSTM为联合向量融入方向性信息,引入Transformer编码器进一步抽取字间关系特征.实验结果表明,该方法在MSRA数据集和唐卡数据集上的F1值分别达到了81.39％和86.99％,有效提升了中文命名实体识别的效果.

关键词：命名实体识别、Transformer编码器、BiLSTM、位置编码

所属期刊栏目：51

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家民委创新团队计划项目;中央高校国家民委专项项目;中央高校基本科研业务费项目

在线出版日期：2022-06-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：989-995