基于詞嵌入的中文命名實體識別研究

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摘  要：針對中文命名實體識別模型存在的語義信息不明和實體邊界模糊的問題，該文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的中文命名實體識別方法：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，再對特征信息進行提取并識別上下文語義特征及全局語義特征，最后解碼層輸出實體識別的最優(yōu)結(jié)果。在Resume數(shù)據(jù)集和Weibo數(shù)據(jù)集上進行實驗的結(jié)果表明，該模型相較于經(jīng)典的實體識別模型有更好的表現(xiàn)。（剩余10334字）