基于交互式特征融合的嵌套命名实体识别

摘要：

现有命名实体识别模型在字嵌入过程中多采用字符向量、字向量等不同单词表示向量的拼接或累加方式提取信息,未考虑不同单词表示特征之间的相互依赖关系,导致单词内部特征信息获取不足.提出一种基于交互式特征融合的嵌套命名实体识别模型,通过交互的方式构建不同特征之间的通信桥梁,以捕获多特征之间的依赖关系.采用交互机制得到包含不同单词表示信息的字嵌入向量,基于双向长短时记忆网络提取单词的表示特征,并对不同单词的表示特征进行交互,捕获特征之间的相互依赖关系.为进一步提取序列特征的上下文信息,采用基于特征交互的多头注意力机制捕获句子上下文的依赖关系.在此基础上,采用二元序列标记法过滤非实体区域,得到粗粒度候选区间,并对其进行细粒度划分以判断实体类别.实验结果表明,该模型的召回率和F1值为72.4％和71.2％,相比现有的嵌套命名实体识别模型,F1值平均提高了1.72％.

关键词：嵌套命名实体识别、双向长短时记忆网络、特征交互、多头注意力、候选区间

所属期刊栏目：48

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;安徽省高校协同创新项目;安徽省自然科学基金面上项目

在线出版日期：2022-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：119-126,133