【摘 要】
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命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位
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命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。近些年预训练语言模型在各种自然语言处理的下游任务中取得了相当优秀的成绩,因此选择了Bert作为文本的初步特征提取模型,利用ReZero进一步抽取特征,再结合CRF进行序列标注,实现了一个新的中文命名实体识别模型。该模型在多个中文数据集上的F1值优于Bert本身和Bert+BiLstm+crf模型。
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