基于XLnet嵌入的中文命名实体识别方法

作者：郑洪浩; 郝一诺; 于洪涛

来源：信息工程大学学报, 2021, 22(04): 473-477.

• 中文命名实体识别
• 预训练语言模型
• XLnet模型

命名实体识别是自然语言处理的核心任务。在基于深度学习的中文命名实体识别方法中,静态字向量无法表征字的多义性。针对该问题,提出了基于XLnet嵌入的中文命名实体识别方法。该方法首先通过XLnet(Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding,XLnet)模型获取字级别的上下文表示。其次,利用BiLSTM-CRF模型获取文本依赖信息和标签信息。实验结果表明,该方法在人民日报、MSRA、Boson等3种数据集上分别达到91.9%、89.8%、74%的F1值,均高于其他主流的中文命名实体识别方法。

• 单位
  信息工程大学