中文命名实体识别的傅立叶卷积网络

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摘  要：针对transformer编码器架构在中文命名实体识别任务上表现不佳的问题，提出使用无参数化的傅立叶子层替换编码器中自注意力子层，使用卷积神经网络替代前馈神经网络。实验表明，采用结合傅立叶变换和卷积神经网络的transformer encoder架构的算法，可以在较小的字符嵌入和参数量下实现性能提升，且训练过程更快。（剩余5598字）

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