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摘要
提出了一种基于Transformer和隐马尔科夫模型的字级别中文命名实体识别方法。本文改进了Transformer模型的位置编码计算函数，使修改后的位置编码函数能表达字符之间的相对位置信息和方向性。使用Transformer模型编码后的字符序列计算转移矩阵和发射矩阵，建立隐马尔科夫模型生成一组命名实体软标签。将隐马尔科夫模型生成的软标签带入到Bert-NER模型中，使用散度损失函数更新Bert-NER模型参数，输出最终的命名实体强标签，从而找出命名实体。经过对比实验，本文方法在中文CLUENER-2020数据集和Weibo数据集上，F1值达到75.11%和68%，提升了中文命名实体识别的效果。
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