基于词嵌入的中文命名实体识别研究

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摘  要：针对中文命名实体识别模型存在的语义信息不明和实体边界模糊的问题，该文提出一种基于深度学习的中文命名实体识别方法：先将预训练模型中提取的字符特征结合词典信息构成文本的词汇特征，再对特征信息进行提取并识别上下文语义特征及全局语义特征，最后解码层输出实体识别的最优结果。在Resume数据集和Weibo数据集上进行实验的结果表明，该模型相较于经典的实体识别模型有更好的表现。（剩余10334字）

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