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在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文命名實(shí)體識(shí)別過(guò)程中，字的向量化表示是重要步驟，而傳統(tǒng)的詞向量表示方法只是將字映射為單一向量，無(wú)法表征字的多義性。針對(duì)該問(wèn)題，通過(guò)嵌入BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，構(gòu)建BERT- BIRU-CRF模型用于表征語(yǔ)句特征。利用具有雙向 Tran former結(jié)構(gòu)的BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型增強(qiáng)字的語(yǔ)義表示，根據(jù)其上下文動(dòng)態(tài)生成語(yǔ)義向量。在此基礎(chǔ)上，將宇向量序列輸人 BIRU-CRF模型中進(jìn)行訓(xùn)練，包括訓(xùn)練整個(gè)模型和固定BERT只訓(xùn)練 BIGRU-CRF2種方式。在MSRA語(yǔ)料上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型2種訓(xùn)練方式的F1值分別達(dá)到95.43%和94.18%，優(yōu)于 BIRU-CRF、 Radical- BILSTM-CRF和 Lattice-lstm-crf模型。
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