针对目前中文命名实体识别研究中存在的语义特征提取不充分，不全面等问题，提出了一种基于BERT-BiLSTM-MHA-CRF的中文命名实体识别方法。该方法首先采用BERT预训练语义模型来获取输入文本的动态词向量表示，从而更好地解决一词多义问题，然后通过BiLSTM网络结合多头注意力机制从多个维度提取出文本的语义特征，最后通过CRF层来获取全局最优的标签序列。该方法利用MSRA数据集和人民日报数据集进行实验分析，结果优于其他对比模型。
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