資料介紹
命名實體識別(NER)作為自然語言處理的重要部分,在信息抽取和知識圖譜等任務中得到廣泛應用。然而目前中文預訓練語言模型通常僅對上下文中的字符進行建模,忽略了中文字符的字形結構。提出2種結合五筆字形的上下文相關字向量表示方法,以增強字向量的語義表達能力。第一種方法分別對字符和字形抽取特征并聯(lián)合建模得到字向量表示,第二種方法將五筆宇形作為輔助信息拼接到字向量中,訓練一個基于字符和五筆字形的混合語言模型。實驗結果表明,所提兩種方法可以有效提升中文NER系統(tǒng)的性能,且結合五筆宇形的上下文相關字向量表示方法的系統(tǒng)性能優(yōu)于基于單一字符的語言模型。
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