科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
命名实体识别是自然语言处理的重要研究内容,在多个方面有着重要应用。传统的命名识别问题主要针对英文。与英文相比,中文命名实体识别(Chinese Named Entity Recognition,CNER)是一个具有挑战性的课题。ALBERT是谷歌提出的预训练语言表征模型,因其良好的性能得到了广泛应用。笔者尝试将ALBERT应用到中文命名实体识别领域,提出一种新的神经网络结构,利用ALBERT、双向LSTM以及CRF的组合,并引入注意力机制进行中文命名实体的识别工作。通过实验验证,该模型能够在人民日报数据集上获取较好的结果。
- 单位
